在Pandas中使用groupby后聚合具有不同函数的不同列集合

在Pandas中，使用groupby后聚合具有不同函数的不同列集合是一种常见的数据处理操作。groupby函数可以将数据按照指定的列进行分组，然后对每个分组进行聚合操作。

具体实现这个功能的方法是，在groupby函数中传入需要分组的列名，然后使用agg函数指定每个分组需要进行的聚合操作和对应的列集合。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A'],
    'Value1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Value2': [6, 7, 8, 9, 10]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby后聚合具有不同函数的不同列集合
result = df.groupby('Category').agg({'Value1': 'sum', 'Value2': 'mean'})

print(result)

输出结果如下：

         Value1  Value2
Category                
A             8     7.0
B             7     8.5

在上述示例中，我们按照"Category"列进行分组，然后对每个分组的"Value1"列进行求和，对"Value2"列进行求平均值。最后得到了按照"Category"分组后的聚合结果。

这个功能在数据分析和统计中非常常见，可以用于计算每个分组的汇总统计信息。例如，在电商领域中，可以使用这个功能计算每个商品类别的销售总量和平均价格。

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