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在使用 groupby 完成数据分组后，就可以按照需求进行分组信息汇总，此时可以使用它专门的汇总命令
如 agg 来完成汇总操作
xxxxxxxxxxdf.aggregate(func, axis=0)名称可以直接简写为 agg
可以直接使用的汇总函数
| 名称 | 含义 |
|---|---|
| count () | Nuniber of non-null observations size () group sizes |
| sum() | Sum of values |
| mean() | Mean of values |
| median() | Arithmetic median of values |
| min () | Minimum |
| max() | Maximum |
| std() | Unbiased standard deviation |
| var () | Unbiased variance |
| skew() | Unbiased skewness(3rd moment) |
| kurt() | Unbiased kurtosis (4th moment) |
| quantile () | Sample quantile (value at %) apply() Generic apply |
| cov() | Unbiased covariance (binary) |
| corr() | Correlation (binary) |
xxxxxxxxxxdfg.agg( 'count')
dfg.agg('median')
dfg.agg(['mean', 'median'])
dfg.agg(['mean', 'median'])
#引用非内置函数
import numpy as np df2.身高.agg (np. sum) dfg.身高.agg (np. sum)xxxxxxxxxx# 使用自定义函数def mynum(x:int) ->int: return x.min()
df2.身高.agg (mymean)
dfg.agg(mymean)实时学习反馈
1. Pandas中在使用 groupby 完成数据分组后，就可以按照需求使用_____函数进行汇总。
A agg()
B aggby()
2. Pandas中分组汇总，下划线处需要填写的代码是_____:
xxxxxxxxxxdf = pd.read_excel('stu_data.xlsx')#按性别进行分组___________#计算各分组中身高最高的___________A dfg = df.groupby('性别') dfg.身高.agg(max)
B dfg = df.by('性别') dfg.身高.agg(max)
答案
1=>A 2=>A