Pandas分组并在多个列表上聚合

Pandas是一个基于Python的数据处理和分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据清洗、转换、分组、聚合等操作。

在Pandas中，分组并在多个列表上聚合可以通过groupby方法实现。groupby方法根据指定的列或多列将数据集分组，并可以在分组后的数据上进行各种聚合操作，如计数、求和、平均值等。

以下是示例代码，演示了如何在多个列表上进行分组和聚合操作：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
        'Value1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'Value2': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 分组并在多个列表上进行聚合
grouped = df.groupby('Group')
result = grouped.agg({'Value1': 'sum', 'Value2': 'mean'})

print(result)

输出结果为：

       Value1  Value2
Group                
A           8      26
B          13      45

在上述示例中，首先创建了一个示例数据集，包含了Group、Value1和Value2三列数据。然后使用groupby方法根据Group列进行分组，并使用agg方法对分组后的数据进行聚合操作。聚合操作通过一个字典指定，字典的键表示需要聚合的列，字典的值表示对应列的聚合函数。在示例中，对Value1列使用了sum函数进行求和，对Value2列使用了mean函数计算均值。

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