Pandas数据帧使用用户定义的函数对多列进行分组聚合

Pandas数据帧是一个开源的数据分析工具，提供了丰富的数据操作和处理功能。在Pandas中，可以使用用户定义的函数对多列进行分组聚合操作。

分组聚合是一种常见的数据处理操作，用于对数据集进行分组，并对每个分组应用聚合函数以计算统计信息。这可以帮助我们更好地理解数据的特征和趋势。

在Pandas中，可以使用groupby方法将数据按照指定的列进行分组，然后通过agg方法应用用户自定义的函数进行聚合操作。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
    'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'col2': [7, 8, 9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 自定义聚合函数
def custom_agg(x):
    return {
        'sum': x.sum(),
        'mean': x.mean(),
        'max': x.max(),
        'min': x.min()
    }

# 对多列进行分组聚合
result = df.groupby('group')[['col1', 'col2']].agg(custom_agg)

print(result)

上述代码中，首先创建了一个示例数据框df，包含了一个分组列group和两个待聚合的列col1和col2。然后定义了一个自定义的聚合函数custom_agg，该函数接收一个分组后的数据列，并返回一个包含不同聚合结果的字典。

接下来使用groupby方法按照group列进行分组，然后通过agg方法应用自定义聚合函数对col1和col2列进行聚合。最后将聚合结果打印输出。

以上是一个简单的示例，展示了Pandas数据帧如何使用用户定义的函数对多列进行分组聚合操作。在实际应用中，根据具体需求可以选择不同的聚合函数和分组方式进行更加复杂的数据处理和分析。

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