pandas: groupby期间聚合数组，相当于SQL的array_agg？

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在pandas中，groupby方法用于按照指定的列或多个列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。聚合操作可以是常见的统计计算，如求和、平均值、最大值、最小值等，也可以是自定义的函数操作。

相当于SQL的array_agg函数，pandas中可以使用agg方法来实现类似的功能。agg方法可以接受一个字典作为参数，字典的键表示要进行聚合的列名，值表示要应用的聚合函数。对于需要聚合的列，可以使用内置的聚合函数，如'sum'、'mean'、'max'、'min'等，也可以使用自定义的函数。

下面是一个示例代码，演示了如何使用groupby和agg方法进行聚合操作：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000, 9000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组，并对Age列进行求和和平均值的聚合操作
result = df.groupby('Name').agg({'Age': ['sum', 'mean']})

print(result)

输出结果如下：

         Age     
         sum mean
Name             
Alice     65   32.5
Bob       75   37.5
Charlie   35   35.0

在这个例子中，我们按照Name列进行了分组，并对每个分组的Age列进行了求和和平均值的聚合操作。

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