标签:21 df age transform result price2 apply price1
import numpy as np import pandas as pd #1.聚合一次 df=pd.DataFrame({"age":[18,20,22,22,23,23], "name":["A","B","C","D","E","F"], "price1":[1000,900,800,700,600,600], "price2":[10,9,8,7,6,6]}) result=df.groupby("age")["price1","price2"].apply(max).add_prefix("A__") print(result) result=df.groupby("age")["price1","price2"].transform(max).add_prefix("A__") print(result)#transform按照自己的索引计算,可以自定义操作 result=df.groupby("age")["price1","price2"].transform(lambda x:x.sum()).add_prefix("A__")
标签:21,df,age,transform,result,price2,apply,price1 来源: https://www.cnblogs.com/wcyMiracle/p/12448110.html
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