Pandas实现聚合运算agg()的示例代码

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'sex':list('FFMFMMF'),'smoker':list('YNYYNYY'),'age':[21,30,17,37,40,18,26],'weight':[120,100,132,140,94,89,123]})

grouped = df1.groupby(['sex','smoker'])
# sex有 F M 二值，smoker有 Y N 二值，故分成四组。

grouped['age'].agg('mean')

sex  smoker
F N30.0
  Y28.0
M N40.0
  Y17.5
Name: age, dtype: float64

grouped.agg('mean')

grouped['age'].agg(['min','max'])

grouped['age'].agg([('A','mean'),('B','max')])

grouped.agg({'age':['sum','mean'], 'weight':['min','max']})

def Max_cut_Min(group):
 return group.max()-group.min()
grouped.agg(Max_cut_Min)

grouped.describe()