Python 数据帧中分组中的多个聚合

我想在数据帧上的pandas中执行相同的操作。我离得越近，直到：

SQL : Select Max(A) , Min (B) , C from Table group by C 

在获得两列的最大值时，如何在按分组时执行多个操作。

尝试

agg（）

函数：

DF2= DF1.groupby(by=['C']).max() 

输出：

import numpy as np
import pandas as pd


df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,5,size=(20, 3)), columns=list('ABC'))
print(df)

print(df.groupby('C').agg({'A': max, 'B':min}))

或者，您可能需要检查功能…

您可以使用该功能

您可以使用以下功能：

样本：

DF2 = DF1.groupby('C').agg({'A': max, 'B': min})

-很好的解释

import pandas as pd
import numpy as np

df.groupby('something').agg({'column1': np.max, 'columns2': np.min})

DF2 = DF1.groupby('C').agg({'A': max, 'B': min})

print DF1
   A   B  C  D
0  1   5  a  a
1  7   9  a  b
2  2  10  c  d
3  3   2  c  c

DF2 = DF1.groupby('C').agg({'A': max, 'B': min})

print DF2
   A  B
C      
a  7  5
c  3  2