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如下所示:

DataFrameGroupBy.agg(arg, *args, **kwargs) 

例子:

> df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2],
...     'B': [1, 2, 3, 4],
...     'C': np.random.randn(4)})

输出:

> df
 A B   C
0 1 1 0.362838
1 1 2 0.227877
2 2 3 1.267767
3 2 4 -0.562860

对每一行使用agg函数

> df.groupby('A').agg('min')
 B   C
A
1 1 0.227877
2 3 -0.562860

对多列使用多个agg函数:

> df.groupby('A').agg(['min', 'max'])
 B    C
 min max  min  max
A
1 1 2 0.227877 0.362838
2 3 4 -0.562860 1.267767

选择一列使用agg函数:

> df.groupby('A').B.agg(['min', 'max'])
 min max
A
1 1 2
2 3 4
> df.groupby('A').agg({'B': ['min', 'max'], 'C': 'sum'})
 B    C
 min max  sum
A
1 1 2 0.590716
2 3 4 0.704907

以上这篇pandas 对group进行聚合的例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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