再接着就是执行select条件，聚合函数就是写在select后面的，对比pandas就是执行agg()函数，在其中针对不同的列执行count、max、min、sum、mean聚合函数。...2）原理说明
split：按照指定规则分组，由groupby实现；
apply：针对每个小组，使用函数进行操作，得到结果，由agg()函数实现；
combine：将每一组得到的结果，汇总起来，得到最终结果...；
注意：combine这一步是自动完成的，因此针对pandas中的分组聚合，我们只需要学习两个内容，① 学习怎么分组；② 学习如何针对每个分组中的数据，进行对应的逻辑操作；
03
groupby分组对象的相关操作...① groups属性：返回一个字典，key表示组名，value表示这一组中的所有记录；
② size()方法：返回每个分组的记录数；
x = {"name":["a","a","b","b","c","...⑤ 自定义函数：将部门A、B分为一组，C单独成为一组(很特别的需求)
df = pd.DataFrame({"部门":["A", "A", "B", "B", "C", "C"],
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