Pandas 如何在groupby上使用聚合函数并将其转换为数据帧？

我有一个关于违约客户及其债务金额、信用贷款的数据框架。df有558个条目，但只有350个唯一的客户端。 我想分组并绘制各种图表——建立一个典型的坏客户档案。我需要根据客户id进行分组。一个客户可能有多笔违约贷款

clients = df_defaulted.groupby(['client_id'])

但它不是df，而是groupby对象！如何使用agg和其他函数获取细节和绘图图？我只画了一些基本图表，其中包括重复客户数据——按年龄、贷款金额的分布。我的图表中有重复的数据

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如何将groupby对象转换为普通df并使用聚合函数

您可以在groupby对象上使用apply或agg函数

比如：

df_defaulted.groupby(['client_id'])['debt amounts'].sum()
df_defaulted.groupby(['client_id']).agg(Bad_Debet_Count=('client_id', 'size')

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如果不说您的数据，就很难进一步帮助您。

您可以共享示例数据的“可复制”版本吗？