Pandas:在同一函数调用中组合聚合列和非聚合列

Pandas是一个基于Python的开源数据分析和数据处理库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得简单、快速和灵活。

在同一函数调用中组合聚合列和非聚合列意味着使用Pandas的函数对数据进行聚合操作，并同时对聚合列和非聚合列进行处理。

聚合列是指包含聚合函数（如求和、平均值、最大值、最小值等）应用的列，而非聚合列是指不需要进行聚合操作的列。

Pandas提供了多种函数来实现这种组合操作，其中最常用的是groupby函数。通过groupby函数，可以按照某一列或多列的值对数据进行分组，并对分组后的数据进行聚合操作。

下面是一个示例代码，展示了如何使用Pandas的groupby函数来组合聚合列和非聚合列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组，并对Salary列进行求和，对Age列进行平均值计算
result = df.groupby('Name').agg({'Salary': 'sum', 'Age': 'mean'})

print(result)

输出结果为：

         Salary   Age
Name                 
Alice     13000  32.5
Bob       15000  37.5
Charlie   17000  42.5

在这个示例中，我们按照Name列进行分组，并对Salary列进行求和，对Age列进行平均值计算。最终得到了每个Name对应的总薪资和平均年龄。

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