Groupby并将一个特定函数应用于某些列，将另一个函数应用于其余的df Pandas

在Pandas中，groupby操作用于按照某一列或多列对数据进行分组，并对每个组应用特定的函数。可以使用agg()函数将不同的聚合函数应用于不同的列。

以下是对这个问答内容的完善且全面的答案：

groupby是Pandas中用于数据分组的函数，它可以根据某一列或多列的值对数据进行分组操作。在分组之后，可以对每个组应用特定的函数来进行聚合操作。

Pandas的groupby操作通常与agg()函数结合使用，该函数允许我们对每个组应用不同的聚合函数。通过将一个字典传递给agg()函数，可以指定要应用的函数以及应用函数的列。

例如，假设我们有一个包含以下列的DataFrame：name、age和salary。我们想要按照name列进行分组，并对age列应用平均值函数，对salary列应用总和函数。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35, 40, 45],
    'salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]
})

result = df.groupby('name').agg({'age': 'mean', 'salary': 'sum'})

在上面的例子中，我们使用groupby('name')对数据进行分组，然后使用agg({'age': 'mean', 'salary': 'sum'})指定要应用的函数以及应用函数的列。最后，我们将结果存储在result变量中。

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