当前接受的答案的后半部分已过时，并且有两个过时的建议。首先也是最重要的是，你不能再将字典词典传递给agggroupby方法。第二，永远不要使用.ix。
如果你希望同时使用两个单独的列，我建议使用apply隐式将DataFrame传递给应用函数的方法。让我们使用与上面类似的数据框
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4), columns=list('abcd'))
df['group'] = [0, 0, 1, 1]
df
a b c d group
0 0.418500 0.030955 0.874869 0.145641 0
1 0.446069 0.901153 0.095052 0.487040 0
2 0.843026 0.936169 0.926090 0.041722 1
3 0.635846 0.439175 0.828787 0.714123 1
从列名映射到聚合函数的字典仍然是执行聚合的理想方法。
df.groupby('group').agg({'a':['sum', 'max'],
'b':'mean',
'c':'sum',
'd': lambda x: x.max() - x.min()})
a b c d
sum max mean sum <lambda>
group
0 0.864569 0.446069 0.466054 0.969921 0.341399
1 1.478872 0.843026 0.687672 1.754877 0.672401
如果你不喜欢该丑陋的lambda列名称，则可以使用常规函数，并为特殊__name__属性提供自定义名称，如下所示：
def max_min(x):
return x.max() - x.min()
max_min.__name__ = 'Max minus Min'
df.groupby('group').agg({'a':['sum', 'max'],
'b':'mean',
'c':'sum',
'd': max_min})
a b c d
sum max mean sum Max minus Min
group
0 0.864569 0.446069 0.466054 0.969921 0.341399
1 1.478872 0.843026 0.687672 1.754877 0.672401
现在，如果有多个需要一起交互的列，则不能使用agg，这会将Series隐式传递给聚合函数。当apply将整个组用作DataFrame时，将传递给函数。
我建议创建一个自定义函数，以返回一系列所有聚合。使用系列索引作为新列的标签：
def f(x):
d = {}
d['a_sum'] = x['a'].sum()
d['a_max'] = x['a'].max()
d['b_mean'] = x['b'].mean()
d['c_d_prodsum'] = (x['c'] * x['d']).sum()
return pd.Series(d, index=['a_sum', 'a_max', 'b_mean', 'c_d_prodsum'])
df.groupby('group').apply(f)
a_sum a_max b_mean c_d_prodsum
group
0 0.864569 0.446069 0.466054 0.173711
1 1.478872 0.843026 0.687672 0.630494
如果你爱上了MultiIndexes，仍然可以返回带有以下内容的Series：
def f_mi(x):
d = []
d.append(x['a'].sum())
d.append(x['a'].max())
d.append(x['b'].mean())
d.append((x['c'] * x['d']).sum())
return pd.Series(d, index=[['a', 'a', 'b', 'c_d'],
['sum', 'max', 'mean', 'prodsum']])
df.groupby('group').apply(f_mi)
a b c_d
sum max mean prodsum
group
0 0.864569 0.446069 0.466054 0.173711
1 1.478872 0.843026 0.687672 0.630494
602392714
清零编程群