【Pandas】pandas DataFrame agg

Pandas2.2 DataFrame

Function application, GroupBy & window

方法	描述
DataFrame.apply(func[, axis, raw, …])	用于沿 DataFrame 的轴（行或列）应用一个函数
DataFrame.map(func[, na_action])	用于对 DataFrame 的每个元素应用一个函数
DataFrame.applymap(func[, na_action])	用于对 DataFrame 中的每一个元素应用一个函数
DataFrame.pipe(func, *args, **kwargs)	用于实现链式编程风格的方法
DataFrame.agg([func, axis])	用于对 DataFrame 的数据进行聚合操作
DataFrame.aggregate([func, axis])	用于对 DataFrame 进行聚合操作的方法
DataFrame.transform(func[, axis])	用于对 DataFrame 的列或行应用函数
DataFrame.groupby([by, axis, level, …])	用于进行分组操作的核心方法

pandas.DataFrame.groupby()

pandas.DataFrame.groupby() 是 Pandas 中用于进行分组操作的核心方法。它允许你根据一个或多个列的值将数据分成不同的组，然后对每个组应用聚合、转换或过滤等操作。

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一、方法签名

DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, observed=<no_default>, dropna=True)

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二、参数说明

参数	类型	描述
by	mapping, function, label, or list of labels	分组依据。可以是列名、函数（用于处理索引）、字典映射、Series 或列表（多列分组）。
axis	int or str, default: 0	沿哪个轴分组：0 表示按行分组（默认），1 表示按列分组。
level	int or str, optional	如果轴是 MultiIndex，则按指定层级分组。
as_index	bool, default: True	是否将分组键作为结果