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 C0 1 1 0.3628381 1 2 0.2278772 2 3 1.2677673 2 4 -0.562860

对每一行使用agg函数

>>> df.groupby('A').agg('min') B CA1 1 0.2278772 3 -0.562860

对多列使用多个agg函数：

>>> df.groupby('A').agg(['min', 'max']) B C min max min maxA1 1 2 0.227877 0.3628382 3 4 -0.562860 1.267767

选择一列使用agg函数：

>>> df.groupby('A').B.agg(['min', 'max']) min maxA1 1 22 3 4>>> df.groupby('A').agg({'B': ['min', 'max'], 'C': 'sum'}) B C min max sumA1 1 2 0.5907162 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。