请问这个问题怎么回答？

groupby()函数的返回值可以直接进行聚合运算吗
groupby()函数的返回值可以直接进行聚合运算嘛？

可以啊，给你一个实例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})

result = df.groupby('category').agg(['mean', 'max'])['value']

print(result)

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7708764
• 这篇博客你也可以参考下：groupby函数详解
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  回答：在使用Python中的groupby()函数时，它的返回值可以直接进行聚合运算。可以在DataFrameGroupBy对象后直接加mean(), sum(), min(), max()之类的聚合函数进行相应的操作。例如：df.groupby('name').mean()可以求出每个组的平均值。可以先使用groupby()函数对数据进行分组，再使用聚合函数进行计算。其中groupby()函数可以对表格中的部分特征进行划分。在groupby()函数中的'key1'参数是指定分组基准的特征，将特征值相同的行分到同一个组中，再进行相关的计算。如果只想对特定的特征进行划分，可以使用df[['data1','data2','key1']].groupby(['key1'])来指定要划分的特征。具体的操作可以参考上述的参考资料。