Python数据分析：深入解析aggfunc函数及实战

Python数据分析：深入解析aggfunc函数及实战

在进行数据分析过程中，对于聚合操作的处理是非常重要的。而aggfunc函数，作为Pandas库中的一个聚合操作函数，可以帮助我们更加高效地进行数据处理和分析。本文将详细地介绍aggfunc函数的使用方法和实际应用案例。

一、aggfunc函数的基本知识

在Pandas库中，aggfunc函数是DataFrame对象的一种聚合操作函数，它能够根据给定的条件对数据进行分组，并对每个分组进行指定的聚合操作。通过aggfunc函数，我们可以轻松地计算每个分组的平均值、最大值、最小值、总和等统计量，并将这些计算结果重新组合成一个新的DataFrame对象。aggfunc函数的基本语法如下：

dataframe.aggfunc([func1, func2, …])

其中，dataframe表示需要进行聚合操作的DataFrame对象，而func1、func2等则是对于每个分组需要执行的聚合操作函数。比如，我们可以通过以下代码示例来演示如何使用aggfunc函数计算不同城市销售额的平均值和总和：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {