pandas groupby agg用法
groupby是什么函数
    在 pandas 中，groupby 和 agg 是一对非常有用的函数，可以用于将数据按照某个或多个列进行分组，并对分组后的数据进行聚合操作。
    首先，我们需要通过 groupby 函数来创建分组对象。该函数接受一个或多个列名作为参数，用于指定按照哪些列进行分组。例如，我们可以按照某一列的值来分组数据，如下所示：
    ```
    grouped = df.groupby('column_name')
    ```
    接下来，我们可以使用 agg 函数对分组后的数据进行聚合操作。agg 函数接受一个字典作为参数，字典的键代表要进行聚合的列名，而字典的值则代表对应列要进行的聚合操作。常用的聚合操作包括求和(sum)、均值(mean)、最大值(max)、最小值(min)等。以下是一些示例：
    ```
    grouped.agg({'col1': 'sum', 'col2': 'mean', 'col3': 'max'})
    ```
    除了使用预定义的聚合操作，我们还可以自定义聚合函数。例如，我们可以定义一个计算中位数的函数，并将其应用于某一列：
    ```
    def median_func(x):
    dian(x)
    grouped.agg({'col1': median_func})
    ```
    在聚合操作的过程中，还可以对分组后的数据进行筛选。例如，我们可以筛选出某一列
的最大值大于某个阈值的分组，如下所示：
    ```
    grouped.filter(lambda x: x['col1'].max() > threshold)
    ```
    最后，我们还可以对分组后的数据进行排序操作。通过使用 sort_values 函数，并指定要排序的列名和排序方式，可以实现按照某一列的值对数据进行排序。
    ```
    grouped.sort_values(by='col1', ascending=False)
    ```
    使用 groupby 和 agg 函数可以对数据进行灵活的分组和聚合操作，便于我们快速分析和汇总数据。

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