groupby apply函数不能处理多个函数

groupby apply函数是一种在数据分组操作中常用的函数，用于对分组后的数据进行自定义的处理。然而，groupby apply函数默认只能处理一个函数，无法同时处理多个函数。

在Pandas库中，groupby函数用于将数据按照指定的列或条件进行分组，而apply函数则用于对每个分组应用指定的函数。通常情况下，apply函数可以接受一个函数作为参数，对每个分组应用该函数并返回处理后的结果。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列A进行分组，并对列C应用sum函数
result = df.groupby('A')['C'].apply(sum)
print(result)

上述代码中，我们使用groupby函数按照列A进行分组，然后对每个分组中的列C应用sum函数，最后得到每个分组的列C的和。

然而，apply函数默认只能接受一个函数作为参数，无法同时处理多个函数。如果需要同时处理多个函数，可以使用lambda函数或自定义函数来实现。例如：

# 定义一个自定义函数，同时应用sum和mean函数
def custom_func(x):
    return pd.Series([x.sum(), x.mean()], index=['Sum', 'Mean'])

# 按照列A进行分组，并对列C同时应用sum和mean函数
result = df.groupby('A')['C'].apply(custom_func)
print(result)

上述代码中，我们定义了一个自定义函数custom_func，该函数同时应用了sum和mean函数，并返回一个包含Sum和Mean两列的Series。然后，我们使用groupby函数按照列A进行分组，并对每个分组中的列C应用custom_func函数，最后得到每个分组的列C的和与平均值。

需要注意的是，对于apply函数的参数函数，其返回值可以是一个标量、一个Series或一个DataFrame。根据具体的需求，可以灵活地定义参数函数来处理分组数据。

关于Pandas库的groupby函数和apply函数的更多详细信息，可以参考腾讯云的Pandas文档：Pandas文档。