pandas groupby，其中获取一列的最大值和另一列的最小值

pandas groupby是pandas库中的一个函数，用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。在分组后，可以对每个组进行聚合操作，例如计算某列的最大值、最小值等。

要获取一列的最大值和另一列的最小值，可以使用groupby函数结合agg函数来实现。假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含两列：column1和column2。以下是实现的代码示例：

import pandas as pd

# 创建DataFrame示例
data = {'column1': [1, 2, 3, 1, 2, 3],
        'column2': [4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和agg获取一列的最大值和另一列的最小值
result = df.groupby('column1').agg({'column1': 'max', 'column2': 'min'})

# 打印结果
print(result)

上述代码中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame。然后，使用groupby函数按照column1列进行分组。接着，使用agg函数对每个组进行聚合操作，通过传递一个字典来指定每个列的聚合方式。在这个例子中，我们想要获取column1列的最大值和column2列的最小值，因此字典的键是列名，值是对应的聚合函数。最后，打印结果即可得到一列的最大值和另一列的最小值。

关于pandas groupby的更多信息，你可以参考腾讯云的文档：pandas groupby函数。

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