Pandas groupby().agg() 函数详解：聚合操作的强大工具

在df.groupby().agg()中，agg()函数用于对每个分组进行聚合操作。

agg()函数的使用方法如下：

df.groupby(by=group_columns).agg(functions)

其中，by参数指定分组依据的列名或列名的列表。可以是单个列名，也可以是多个列名组成的列表。

functions参数指定对每个分组进行的聚合操作，可以是单个函数或多个函数组成的列表。常用的聚合函数包括sum、mean、max、min、count等。

示例：

df.groupby('column1').agg('sum')  # 对column1分组，对其他列求和
df.groupby(['column1','column2']).agg(['sum','mean'])  # 对column1和column2分组，对其他列分别求和和均值

agg()函数还可以通过传递自定义函数来进行聚合操作。自定义函数需要接收一个Series对象作为输入，并返回一个标量值作为输出。

示例：

def custom_function(series):
    return series.max() - series.min()

df.groupby('column1').agg(custom_function)  # 对column1分组，对其他列应用自定义函数