有时候aggregate不能满足需求，因为我们要对分组数据进行多种计算，比如要同时计算各组数据的平均数、标准差、总数等等，这时候用a爿讥旌护gg()就比较好了。
先引入必要的变量，并且创建一个DataFrame![pandas教程：[13]agg分组多种计算](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/6bbfdd14f1c595ee676e639427530688902c9a06.jpg)
按照颜色将数据分组：![pandas教程：[13]agg分组多种计算](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/c6b994775ddd884cafe5fb946cef28066a01f606.jpg)
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输出结果为：![pandas教程：[13]agg分组多种计算](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/c8373cbc7dc5cf67b1f001f58e96b814f5d02607.jpg)
计算各组数据的绝对值的平均数（离均差）：![pandas教程：[13]agg分组多种计算](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/5a5a00def4dca039a6b01a5f58d96975f3c40d07.jpg)
计算结果为：
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有时候aggregate不能满足需求，因为我们要对分组数据进行多种计算，比如要同时计算各组数据的平均数、标准差、总数等等，这时候用a爿讥旌护gg()就比较好了。
先引入必要的变量，并且创建一个DataFrame
按照颜色将数据分组：计算结果为：计算结果为：输出结果为：计算各组数据的绝对值的平均数（离均差）：计算结果为：