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2024年6月20日发(作者：)
一、介绍dataframe groupby agg函数的概念
1.1 dataframe的概念与作用
dataframe是一种二维数据结构，类似于电子表格或SQL表，
可以轻松存储和处理大量数据集。它是pandas库中的一个重要组件，
提供了丰富的数据操作方法。
1.2 groupby函数的作用
groupby函数可以根据指定的一列或多列对数据进行分组，然后
对每个分组应用聚合函数，如求和、计数、均值等。
1.3 agg函数的作用
agg函数是aggregate（聚合）的缩写，它用于对分组后的数据
进行聚合操作，可以一次性应用多个聚合函数，对不同的列进行不同
的聚合计算。
二、dataframe groupby agg函数的基本用法
2.1 对单列进行分组和聚合
可以通过调用groupby函数指定列名对数据进行分组，然后调
用agg函数应用聚合函数，例如：
y('列名').agg({'列名1': 'sum', '列名2': 'mean'})
2.2 对多列进行分组和聚合
除了对单列进行分组，也可以对多列进行分组，例如：
y(['列名1', '列名2']).agg({'列名3': 'sum', '列名4':
'mean'})
三、dataframe groupby agg函数的进阶用法
3.1 通过自定义函数进行聚合计算
agg函数也可以接受自定义的聚合函数，例如定义一个求中位数
的函数median，然后应用到groupby的结果中：
y('列名').agg({'列名1': 'sum', '列名2': median})
3.2 对多个列应用多个聚合函数
agg函数还可以对多个列应用不同的聚合函数，例如对列A应用
求和，对列B应用均值：
y('列名').agg({'列A': 'sum', '列B': 'mean'})
四、实际案例分析
4.1 数据准备
假设有一个销售数据集，包括日期、销售额、产品类别等信息。
4.2 分组与聚合
可以通过groupby函数将数据按照日期进行分组，然后应用
agg函数对销售额进行求和，得到每天的销售总额。
4.3 自定义聚合函数
也可以自定义一个函数，计算每天销售额的中位数，然后应用到
groupby的结果中。
五、总结与展望
5.1 总结dataframe groupby agg函数的作用与基本用法
dataframe的groupby和agg函数是pandas中强大的数据处
理工具，可以对复杂的数据集进行高效的分组与聚合操作。
5.2 展望进一步的应用与发展
未来，随着数据科学和人工智能的发展，dataframe groupby
agg函数将在数据分析、机器学习等方面发挥越来越重要的作用，我
们有必要深入了解和熟练应用这一技术。
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