pandas教程：[11]aggregate分组计算
一旦对数据分组，接下来一定是对各组数据进行计算，这是通过groupby.aggregate()实现的，我们来看一下今天的例子：
先引入必要的模块，然后创建一个DataFrame对象，如果你看了前几篇文章，应该已经知道这个DataFrame了。![pandas教程：[11]aggregate分组计算](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/c99358fe474ec28394dfea5cbe4f50b8b53e1cf4.jpg)
根据两个索引color、food进行分组![pandas教程：[11]aggregate分组计算](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/92174dbbf82064fb406be0928e6104a354e96ff4.jpg)
计算结果为：![pandas教程：[11]aggregate分组计算](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/49701aebf6a75f0f754ba55d97324b18502c4cf4.jpg)
结果为：![pandas教程：[11]aggregate分组计算](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/f367139a310e1799cb4b6b0bc9406afec214a3f4.jpg)
计算结果为：![pandas教程：[11]aggregate分组计算](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/95bd4e8c9bcec7f8c0168c6e034ce54a2e27fbf4.jpg)
结果为：![pandas教程：[11]aggregate分组计算](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/db196cdade49610ffa377cb7a56817e950e1d2f4.jpg)
计算结果为：![pandas教程：[11]aggregate分组计算](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/b442d6d246fe474e64e2e20cb0ef354f51b81ff5.jpg)
一旦对数据分组，接下来一定是对各组数据进行计算，这是通过groupby.aggregate()实现的，我们来看一下今天的例子：
先引入必要的模块，然后创建一个DataFrame对象，如果你看了前几篇文章，应该已经知道这个DataFrame了。
根据两个索引color、food进行分组计算结果为：结果为：计算结果为：结果为：计算结果为：