如何在Pandas DataFrame的每个分组上应用聚合列表？

在数据分析过程中，我们常常需要对数据进行分组，然后对每个组内的数据进行统计分析。Pandas的groupby方法就可以实现这个功能。但是，有时我们需要同时对每个组应用多个聚合函数，这时候就需要用到聚合列表。

在本篇文章中，我们将介绍如何在Pandas DataFrame的每个分组上应用聚合列表。

创建DataFrame

首先，我们需要创建一个Pandas DataFrame用于说明问题。代码如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'group': list('aabbbc'),
                   'value1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'value2': [2, 4, 6, 8, 10, 12]})
df

运行以上代码，我们得到以下的DataFrame：

从以上的DataFrame可以看出，我们有两个列：group和value1。其中，group列包含了三个组：a、b、c；value1列包含了每个组的值。

应用单个聚合函数

首先，让我们看一下如何应用单个聚合函数。我们可以使用agg方法来应用聚合函数。代码如下所示：

df.groupby('group').agg({'value1': 'sum'})

运行以上代码，我们得到以下结果：

从以上结果可以看出，使用sum函数聚合了每个组内的value1列，并对结果进行了汇总。

应用多个聚合函数

当我们需要应用多个聚合函数时，就需要用到聚合列表。聚合列表是指一个包含多个聚合函数的列表。我们可以在agg方法中使用聚合列表来同时应用多个聚合函数。代码如下所示：

df.groupby('group').agg({'value1': ['sum', 'mean', 'max']})

运行以上代码，我们得到以下结果：

从以上结果可以看出，我们使用了一个包含sum、mean和max三个函数的聚合列表，分别对每个组内的value1列进行统计分析。

对多个列应用多个聚合函数

当我们需要同时对多个列应用多个聚合函数时，也是使用聚合列表。代码如下所示：

df.groupby('group').agg({'value1': ['sum', 'mean', 'max'],
                          'value2': ['sum', 'mean', 'max']})

运行以上代码，我们得到以下结果：

从以上结果可以看出，我们对value1和value2两个列分别应用了三个聚合函数，统计分析了每个组内的数据。

最终代码及说明

我们将以上的代码整理成一个完整的代码块并加以说明。代码及说明如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'group': list('aabbbc'),
                   'value1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'value2': [2, 4, 6, 8, 10, 12]})

# 应用单个聚合函数
df.groupby('group').agg({'value1': 'sum'})

# 应用多个聚合函数
df.groupby('group').agg({'value1': ['sum', 'mean', 'max']})

# 对多个列应用多个聚合函数
df.groupby('group').agg({'value1': ['sum', 'mean', 'max'],
                          'value2': ['sum', 'mean', 'max']})

以上代码用到了Pandas DataFrame的groupby方法和agg方法，可以用于在每个分组上应用聚合列表。

结论

在Pandas DataFrame的分组分析过程中，有时我们需要同时对每个组内的数据应用多个聚合函数。这时候就需要用到聚合列表。聚合列表可以用于在每个分组上同时应用多个聚合函数，进而对数据进行全面的统计分析。