Python 这个'；级别'；Pandas works中groupby方法的参数？

在上面的代码中，为什么需要在groupby中指定level参数，因为据我所知，level参数仅在数据帧中有多索引时才需要

不仅

多索引

，它也应该在

索引

中使用，因为只有一个级别

对于具有指定聚合列的函数，还需要传递元组列表，以指定具有聚合函数的新列的名称：

(df.set_index('STNAME').groupby(level=0)['CENSUS2010POP']
   .agg({'avg': np.average, 'sum': np.sum}))

未来警告：在序列上使用dict进行聚合 已弃用，将在将来的版本中删除 .agg（{'avg'：np.average，'sum'：np.sum}））

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但您的代码应该更简单：

df1 = (df.groupby('STNAME')['CENSUS2010POP']
         .agg({'avg': np.average, 'sum': np.sum}))

另外，如果确实需要从

STNAME

列创建索引，或者已经在熊猫（0.20+）的数据帧中工作：

df = pd.DataFrame({'STNAME':list('aab'),
                   'CENSUS2010POP':[10,20,50]})

df1 = (df.groupby('STNAME')['CENSUS2010POP']
         .agg([('avg', np.average), ('sum', np.sum)]))
print (df1)
        avg  sum
STNAME          
a        15   30
b        50   50

(df.set_index('STNAME').groupby('STNAME')['CENSUS2010POP']
   .agg([('avg', np.average), ('sum', np.sum)]))