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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
以上这篇pandas 对group进行聚合的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
标签：
pandas,group,聚合
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2025/6/24
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
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