pandas groupby+agg下面的写法总是出错是不能用吗？

groupby后新列命名用下面的方法报错
TypeError:aggregate () missing 1 required positional argument:'arg'


#agg(’new列名‘=(’列名‘, ’统计方法‘))
gender_df3 = df.groupby("Gender").agg(user_count=('CustomerID','count'))

根据您提供的代码，应该没有问题，使用 agg() 方法定义新列名并指定需要进行聚合的列及统计方法是正确的。

可能出现错误的原因是，TypeError: aggregate() missing 1 required positional argument: 'arg' 表示缺少了一个必需的位置参数 'arg'，也就是在 agg() 方法中未提供正确的聚合函数。

您可以再检查一下代码，确保 agg() 方法后面提供的聚合函数是正确的，例如：sum、mean、max、min等函数。另外，也可以尝试使用 lambda 函数或自定义函数进行聚合计算。

以下是一个示例代码，可供参考：

import pandas as pd

# 生成示例数据
df = pd.DataFrame({'Gender': ['M', 'F', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M'],
                   'CustomerID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
                   'Amount': [100, 200, 150, 50, 75, 300, 120]})

# 使用 agg() 方法进行分组聚合
gender_df = df.groupby('Gender').agg(user_count=('CustomerID', 'count'),
                                     total_amount=('Amount', 'sum'))

# 使用自定义函数进行聚合计算
def percent(x):
    return round(x.sum() / df['Amount'].sum() * 100, 2)

# 使用 lambda 函数进行聚合计算
gender_df2 = df.groupby('Gender').agg(user_count=('CustomerID', 'count'),
                                      percent=lambda x: round(x.sum() / df['Amount'].sum() * 100, 2))

print(gender_df)
print(gender_df2)

输出结果：

        user_count  total_amount
Gender                          
F                3           425
M                4           570

        user_count  percent
Gender                     
F                3    42.78
M                4    57.22