是否有熊猫内置的方法来应用两个不同的聚合函数f1, f2到同一列df["返回"]，而不必多次调用agg() ?示例dataframe:语法上错误，但直觉上正确的做法是:显然，Python不允许重复键。

我有一个DataFrame，在列中有许多缺失的值，我希望通过分组:看到Pandas已经删除了具有NaN目标值的行。(我想包括这些行!)因为我需要很多这样的操作(许多cols有缺失的值)，并且使用比中位

DataFrame:代码:我试图只是循环聚合数据，但我得到了错误:ValueError:解包的值太多@EdChum，这是预期的输出:输出不是问题，我希望遍历每一组。

我需要计数每个域中的唯一ID值。我有数据:我试试df。groupby([‘域’,‘身份证’]).count ()但是我想要

我有一个熊猫数据帧df像:我想按第一列分组，并将第二列作为行中的列表:是否有可能使用pandas groupby来做这样的事情?

我从这样的输入数据开始印刷出来时是这样的:分组非常简单:打印产生一个GroupBy对象:但我最终想要的是另一个DataFrame对象，它包含GroupBy对象中的所有行。换句话说，我想得到以下结果:我

我有一个数据帧df，我使用几列从它到groupby:在上面的方式，我几乎得到表(数据帧)，我需要。缺少的是包含每个组中的行数的附加列。换句话说，我有均值，但我也想知道有多少数字被用来得到这些均值。例如