如何对pandas groupby使用多个lambda函数

在pandas中，可以使用多个lambda函数对groupby进行操作。groupby是一种分组聚合操作，它将数据按照指定的列进行分组，并对每个分组应用相应的函数。

要对pandas groupby使用多个lambda函数，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，使用groupby函数将数据按照指定的列进行分组。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含"category"和"value"两列，我们想要按照"category"列进行分组，可以使用以下代码：
2. 首先，使用groupby函数将数据按照指定的列进行分组。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含"category"和"value"两列，我们想要按照"category"列进行分组，可以使用以下代码：
3. 接下来，可以使用agg函数对每个分组应用多个lambda函数。agg函数可以接受一个字典作为参数，其中键是要应用的函数，值是要应用函数的列。例如，假设我们想要对每个分组计算平均值和总和，可以使用以下代码：
4. 接下来，可以使用agg函数对每个分组应用多个lambda函数。agg函数可以接受一个字典作为参数，其中键是要应用的函数，值是要应用函数的列。例如，假设我们想要对每个分组计算平均值和总和，可以使用以下代码：
5. 在上面的代码中，我们使用lambda函数分别计算了平均值和总和，并将它们作为字典的值传递给agg函数。
6. 最后，可以通过访问result DataFrame来查看结果。例如，可以使用以下代码打印结果：
7. 最后，可以通过访问result DataFrame来查看结果。例如，可以使用以下代码打印结果：
8. 结果将是一个包含每个分组的平均值和总和的DataFrame。

这样，我们就可以使用多个lambda函数对pandas groupby进行操作。这种方法可以灵活地应用不同的函数来处理每个分组的数据。

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