Pandas系列:将两个聚合的组合应用于一个列

Pandas是一个流行的Python数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，可以使用GroupBy方法将两个聚合的组合应用于一个列。具体来说，这里的两个聚合指的是聚合函数，可以是sum、mean、count等。

首先，我们需要将数据加载到Pandas的DataFrame中。DataFrame是Pandas中的主要数据结构，类似于二维表格。假设我们有一个包含姓名、年龄和工资的数据集：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [28, 32, 35, 27],
        '工资': [5000, 6000, 4500, 5500]}

df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用GroupBy方法将数据按照某一列进行分组，然后应用两个聚合函数。例如，我们可以按照年龄分组，并计算每个年龄组的平均工资和工资总和：

grouped = df.groupby('年龄')['工资'].agg(['mean', 'sum'])

上述代码中，'年龄'是我们要分组的列，'工资'是要进行聚合的列。agg方法可以传入一个字典，其中键是聚合函数的名称，值是要应用聚合函数的列。在这个例子中，我们使用了'mean'和'sum'两个聚合函数。

最后，我们可以打印出结果：

print(grouped)

输出结果如下：

    mean    sum
年龄              
27  5500   5500
28  5000   5000
32  6000   6000
35  4500   4500

上述结果展示了按照年龄分组后每个年龄组的平均工资和工资总和。

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