您的方法是正确的，但是失败了，因为应用于agg（）的函数dict中的每个函数都接收一个Series对象，该对象反映了与键值匹配的列。因此，不必再次过滤列标签。这样，并假设groupby保留顺序，您可以对Series进行切片以提取Open / Close列的first / last元素（注意：groupby文档并未声称保留原始数据系列的顺序，但实际上是这样）。
In [50]: df.groupby(dr5minute.asof).agg({'Low': lambda s: s.min(),
'High': lambda s: s.max(),
'Open': lambda s: s[0],
'Close': lambda s: s[-1],
'Volume': lambda s: s.sum()})
Out[50]:
Close High Low Open Volume
key_0
1999-01-04 10:20:00 1.1806 1.1819 1.1801 1.1801 34
1999-01-04 10:25:00 1.1789 1.1815 1.1776 1.1807 91
1999-01-04 10:30:00 1.1791 1.1792 1.1776 1.1780 16
作为参考，以下表格总结了基于groupby对象类型的聚合函数的预期输入和输出类型，以及如何将聚合函数传递到agg（）。
agg() method agg func agg func agg()
input type accepts returns result
GroupBy Object
SeriesGroupBy function Series value Series
dict-of-funcs Series value DataFrame, columns match dict keys
list-of-funcs Series value DataFrame, columns match func names
DataFrameGroupBy function DataFrame Series/dict/ary DataFrame, columns match original DataFrame
dict-of-funcs Series value DataFrame, columns match dict keys, where dict keys must be columns in original DataFrame
list-of-funcs Series value DataFrame, MultiIndex columns (original cols x func names)
从上表中，如果聚合需要访问多个列，则唯一的选择是将单个函数传递给DataFrameGroupBy对象。因此，完成原始任务的另一种方法是定义一个类似如下的函数：
def ohlcsum(df):
df = df.sort()
return {
'Open': df['Open'][0],
'High': df['High'].max(),
'Low': df['Low'].min(),
'Close': df['Close'][-1],
'Volume': df['Volume'].sum()
}
并应用agg（）：
In [30]: df.groupby(dr5minute.asof).agg(ohlcsum)
Out[30]:
Open High Low Close Volume
key_0
1999-01-04 10:20:00 1.1801 1.1819 1.1801 1.1806 34
1999-01-04 10:25:00 1.1807 1.1815 1.1776 1.1789 91
1999-01-04 10:30:00 1.1780 1.1792 1.1776 1.1791 16
尽管熊猫将来可能会提供一些更简洁的内置魔术，但希望这可以解释如何使用当今的agg（）功能。
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清零编程群