python中的agg函数通常用于调用groupby（）函数之后，对数据做一些聚合操作，包括sum，min,max以及其他一些聚合函数
如下所示：

>>> df = pd.read_excel(r"D:/myExcel/1.xlsx")
>>> df
        A   B   C
0     bob  12  45
1  millor  15  23
2     bob  34  88
3     bob  98  23

（1）获取按A分组后B列的最大值
>>> df.groupby(by='A').agg({'B':'max'})
         B
A         
bob     98
millor  15
（2）获取按A分组后B列的最大值和最小值
>>> df.groupby(by='A').agg({'B':['max','min']})
         B    
       max min
A             
bob     98  12
millor  15  15
（3）获取按A分组后B列的最大值和最小值以及C列的最大值
>>> df.groupby(by='A').agg({'B':['max','min'], 'C':'min'})
         B       C
       max min min
A                 
bob     98  12  23
millor  15  15  23
（4）默认是以函数名称命名的，可以修改
>>> df.groupby(by='A').agg(
b_min=pd.NamedAgg(column='B', aggfunc='min'),
b_max=pd.NamedAgg(column='B', aggfunc='max'))
        b_min  b_max
A                   
bob        12     98
millor     15     15

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通常在调用完agg函数后需要reset_index，因为pandas会默认将groupby()的列也做为index传到结果中

>>> df.groupby('A').B.agg(['min', 'max'])
        min  max
A               
bob      12   98
millor   15   15
>>> df.groupby('A').B.agg(['min', 'max']).reset_index()
        A  min  max
0     bob   12   98
1  millor   15   15

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哈哈，以上就是python小工具关于agg函数的介绍，挺有用 的一个函数。
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