如何在同一个pandas数据帧的一列中执行两个聚合操作？

在同一个pandas数据帧的一列中执行两个聚合操作，可以使用agg()函数来实现。agg()函数可以对指定的列进行聚合操作，并返回一个包含聚合结果的新数据帧。

下面是一个示例代码，展示如何在同一个pandas数据帧的一列中执行两个聚合操作（求和和平均值）：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对列A执行两个聚合操作：求和和平均值
result = df['A'].agg(['sum', 'mean'])

print(result)

输出结果为：

sum     15.0
mean     3.0
Name: A, dtype: float64

在这个例子中，我们对数据帧的列'A'执行了两个聚合操作：求和和平均值。agg()函数的参数是一个列表，包含了要执行的聚合操作。在这个例子中，我们传入了['sum', 'mean']，表示要对列'A'执行求和和平均值两个操作。

对于聚合操作的结果，agg()函数返回一个包含聚合结果的新数据帧。在这个例子中，结果是一个包含两个元素的Series，其中索引为'sum'和'mean'，值分别为15.0和3.0。

关于pandas的更多操作和函数，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

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