在groupby后需要有关agg函数的帮助，以便进行最后一次操作

。groupby是一种常用的数据处理操作，用于按照指定的列或条件将数据分组。在分组之后，我们通常需要对每个组进行一些聚合操作，例如求和、平均值、计数等。而这时就需要使用到agg函数。

agg函数，全称为aggregate（聚合）函数，是一种用于对分组后的数据进行聚合操作的函数。它可以接收一个或多个聚合函数作为参数，并对每个组内的数据进行相应的计算。常见的聚合函数包括sum（求和）、mean（求平均值）、count（计数）、max（求最大值）、min（求最小值）等。

使用agg函数的语法如下：

df.groupby(by=[列名1, 列名2,...]).agg({'列名A': ['聚合函数1', '聚合函数2', ...], '列名B': ['聚合函数1', '聚合函数2', ...], ...})

例如，假设我们有一个名为df的数据表，其中包含了学生的姓名、年龄和成绩。我们想要按照姓名分组，并计算每个学生的平均成绩和最高成绩。可以使用如下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '张三', '李四'],
                   '年龄': [18, 19, 20, 19, 18, 20],
                   '成绩': [80, 85, 90, 95, 85, 90]})

result = df.groupby(by='姓名').agg({'成绩': ['mean', 'max']})
print(result)

输出结果：

    成绩    
  mean max
姓名        
李四  87.5  90
张三  82.5  85
王五  90.0  90
赵六  95.0  95

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