Pandas在groupby之后获取所有行的最小值和最大值

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在使用Pandas进行数据分析时，经常会用到groupby操作来对数据进行分组，并对每个组进行聚合计算。

要获取groupby之后每个组的最小值和最大值，可以使用groupby方法结合agg方法来实现。具体步骤如下：

1. 首先，导入Pandas库并读取数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

1. 接下来，使用groupby方法对数据进行分组，指定需要分组的列名：

# 按照某一列进行分组
grouped = data.groupby('column_name')

1. 然后，使用agg方法对每个组进行聚合计算，包括最小值和最大值：

# 获取每个组的最小值和最大值
result = grouped.agg({'column_name': ['min', 'max']})

在上述代码中，column_name是需要进行分组的列名，可以根据实际情况进行替换。agg方法接受一个字典作为参数，字典的键表示需要进行聚合计算的列名，字典的值表示需要进行的聚合操作，这里使用min和max表示最小值和最大值。

最后，result变量将包含每个组的最小值和最大值。

关于Pandas的更多详细信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

• Pandas官方文档
• 腾讯云数据分析与机器学习平台
• 腾讯云数据仓库
• 腾讯云数据湖分析