Pandas中的Agreggate sum和averaga keeping列

在Pandas中，aggregate函数用于对数据进行聚合操作，其中的sum和average是常用的聚合函数。sum用于计算指定列的总和，average用于计算指定列的平均值。keeping列是一个可选参数，用于指定保留的列。

具体来说，aggregate函数可以通过传递一个字典来指定不同列应用不同的聚合函数。示例如下：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 对Salary列应用sum和average聚合函数，并保留Name列
result = df.aggregate({'Salary': ['sum', 'mean'], 'Name': 'first'})

print(result)

输出结果为：

      Salary    Name
sum    26000   Alice
mean    6500   Alice

在上述示例中，我们对Salary列应用了sum和mean聚合函数，并保留了Name列。结果中的sum表示Salary列的总和，mean表示Salary列的平均值，Name列保留了第一行的值。

对于Pandas中的aggregate函数，可以根据具体需求选择不同的聚合函数，并通过keeping列参数来指定需要保留的列。在实际应用中，可以根据数据分析的目标来选择合适的聚合函数和保留的列。

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