Pandas 在多个列上运行groupby agg函数？

通常，当您在单个列上应用聚合时，可以这样做：

def myfunc(x):
    return x.mean()

df.groupby('col').agg(named_agg = ('col1', myfunc))

def myfunc(x, y):
    return (x + y).mean()

df.groupby('col').agg(named_agg = (['col1', 'col2'], myfunc))

在我的例子中，我的函数

myfunc

需要来自两列的值，如下所示：

def myfunc(x):
    return x.mean()

df.groupby('col').agg(named_agg = ('col1', myfunc))

def myfunc(x, y):
    return (x + y).mean()

df.groupby('col').agg(named_agg = (['col1', 'col2'], myfunc))

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我不想使用apply，因为这只是我将要进行的几个聚合中的一个，我想在一个命令中包含所有聚合。有什么解决方案吗？

请提供您的输入和所需的输出。这与输入/输出无关，而与pandas groupby agg的使用有关。但是，我在上面添加了一些解释，请提供您的输入和所需的输出。这并不是真正的输入/输出，而是pandas groupby agg的用法。不过，我在上面添加了一些解释