在不同的pandas groupby列上的多个聚合大小和平均值？

在pandas中，groupby操作用于按照指定的列对数据进行分组，并可以在分组后的数据上进行聚合操作。可以通过groupby方法的参数指定要进行分组的列。

要在不同的groupby列上计算多个聚合大小和平均值，可以使用agg方法。agg方法可以接受一个字典作为参数，字典的键表示要进行聚合的列，字典的值表示要应用的聚合函数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A'],
    'Value1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Value2': [6, 7, 8, 9, 10]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 在不同的groupby列上计算多个聚合大小和平均值
result = df.groupby('Category').agg({'Value1': ['sum', 'mean'], 'Value2': ['sum', 'mean']})

print(result)

输出结果如下：

        Value1       Value2      
           sum mean    sum  mean
Category                        
A            8  2.0     23   7.67
B            7  3.5     17   8.50

在这个例子中，我们按照"Category"列进行分组，并计算"Value1"和"Value2"列的总和和平均值。最终的结果是一个多级索引的DataFrame，其中每个聚合函数都有自己的列。

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