使用agg()计算pandas数据框组内的行数
使用agg()函数可以计算pandas数据框组内的行数。agg()函数是pandas库中的一个聚合函数，用于对数据进行聚合操作。
具体使用方法如下：
df.groupby('group_column').agg({'count_column': 'count'})其中，group_column是用于分组的列名，count_column是需要计算行数的列名。
agg()函数的参数是一个字典，字典的键表示需要聚合的列名，值表示对应的聚合函数。在这里，我们使用'count'作为聚合函数，表示计算行数。
下面是对agg()函数的各个参数的解释：
- group_column：用于分组的列名，可以是单个列名或多个列名的列表。
- count_column：需要计算行数的列名。
使用agg()函数计算pandas数据框组内的行数的优势是可以快速、方便地得到每个组的行数统计结果，而不需要手动编写循环或其他复杂的代码。
应用场景：
- 在数据分析和数据处理中，经常需要对数据进行分组并计算每个组的行数。使用agg()函数可以轻松实现这一功能。
- 在数据清洗和数据预处理过程中，可以使用agg()函数计算每个组的行数，以便进行数据质量的评估和筛选。
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