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小编给大家分享一下pandas如何对group进行聚合，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
如下所示：
DataFrameGroupBy.agg(arg, *args, **kwargs)
例子：
>>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2],
... 'B': [1, 2, 3, 4],
... 'C': np.random.randn(4)})输出：
>>> df A B C 0 1 1 0.362838 1 1 2 0.227877 2 2 3 1.267767 3 2 4 -0.562860
对每一行使用agg函数
>>> df.groupby('A').agg('min')
B C
A
1 1 0.227877
2 3 -0.562860对多列使用多个agg函数：
>>> df.groupby('A').agg(['min', 'max'])
B C
min max min max
A
1 1 2 0.227877 0.362838
2 3 4 -0.562860 1.267767选择一列使用agg函数：
>>> df.groupby('A').B.agg(['min', 'max'])
min max
A
1 1 2
2 3 4>>> df.groupby('A').agg({'B': ['min', 'max'], 'C': 'sum'})
B C
min max sum
A
1 1 2 0.590716
2 3 4 0.704907以上是“pandas如何对group进行聚合”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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