在使用groupby函数之后,可以通过agg函数获取信息。agg函数可以对分组后的数据进行聚合操作,例如计算平均值、求和、计数等。
使用agg函数的语法如下:
df.groupby('column_name').agg({'column_name': ['function1', 'function2']})
其中,'column_name'是要进行分组的列名,'function1'和'function2'是要应用的聚合函数。
例如,假设有一个名为df的DataFrame,其中包含两列'category'和'value',我们想要按照'category'列进行分组,并计算每个分组的平均值和总和,可以使用以下代码:
result = df.groupby('category').agg({'value': ['mean', 'sum']})
这将返回一个新的DataFrame,其中包含每个分组的平均值和总和。
groupby函数和agg函数在数据分析和数据处理中非常常用,特别适用于对数据进行分组统计和聚合分析。在实际应用中,可以根据具体的业务需求选择不同的聚合函数,如平均值、总和、计数、最大值、最小值等。
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