Pandas groupby获取两个聚合函数，然后转换为列表列表

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据处理和分析工具。其中的groupby函数可以根据指定的列对数据进行分组，并对每个分组应用聚合函数进行计算。

在Pandas中，可以通过groupby函数获取两个聚合函数的结果，并将其转换为列表列表。下面是一个完善且全面的答案：

groupby函数是Pandas中用于分组数据并应用聚合函数的重要方法。它可以根据指定的列对数据进行分组，并对每个分组应用聚合函数进行计算。在groupby函数中，我们可以同时指定多个聚合函数，然后将它们的结果转换为列表列表。

以下是一个示例代码，演示如何使用groupby函数获取两个聚合函数的结果，并将其转换为列表列表：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Subject': ['Math', 'Math', 'Math', 'Science', 'Science', 'Science'],
        'Score': [90, 85, 92, 78, 80, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数对数据进行分组，并应用两个聚合函数（mean和sum）
result = df.groupby('Name')['Score'].agg(['mean', 'sum']).reset_index()

# 将聚合函数的结果转换为列表列表
result_list = result.values.tolist()

print(result_list)

运行以上代码，输出的结果为：

[['John', 90.0, 180], ['Nick', 82.5, 165], ['Tom', 84.0, 168]]

在上述代码中，我们首先创建了一个示例数据集df，包含了学生的姓名、科目和分数。然后，使用groupby函数对数据按照姓名进行分组，并对每个分组的分数列应用mean和sum两个聚合函数。最后，通过reset_index函数将结果重新设置索引，并使用values.tolist()方法将结果转换为列表列表。

这样，我们就得到了一个包含姓名、平均分和总分的列表列表result_list。

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