【Python 数据科学】聚合apply和agg_用apply()方法生成newpostcode特征

import pandas as pd 
position=pd.read_csv('DataAnalyst.csv',encoding='gbk')
company=pd.read_csv('company_sql.csv',encoding='gbk')
position.head()
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apply

问题：不同城市下薪资前3的职位（分组topN)

#df取top3
position.sort_values('avg',ascending=False)[:3]
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#分组df取topN
def func(x,N,asc):
    return x.sort_values('avg',ascending=asc)[:N]
#这里传入的也是df,只不过是已经按照city分组后的df，因此函数会在分组内运行，得到的就是分组结果
position.groupby('city').apply(func,N=3,asc=False)
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agg

agg聚合，但是不会对组内拆分

#position.groupby('city').mean()
position.groupby('city').agg('mean')
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#agg调用多种聚合方法
position.groupby('city').agg(['mean','sum'])
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#agg只能对分组后进行聚合运算，它只能返回一个分组一行的结果
#position.groupby('city').agg(func,N=3,asc=False)报错
position.groupby('city').agg(lambda x:max(x)-min(x))
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