不同的聚合方式
Coddy Pandas 数据分析 课程的第 16 课，共 19 课。
使用 .sum() 或其他类似的方法时，它会计算所有数值列的 sum。我们也可以为每一列指定要执行的计算：
df.groupby('column_name').agg({'column_1': 'sum', 'column_2': 'mean'})
挑战
简单CSV 文件 visits.csv 包含特定地点在特定时间的访问次数信息。
以下是文件的前 5 行：
location_id,visits,timestamp
8,1771,27498
9,4187,79919
0,4959,54228
6,7721,41588创建一个数据框，包含以下列：sum_visits 和 mean_timestamp，并进行相应的统计计算。
确保
sum_visits排在mean_timestamp前面。.agg({column_1: '...', colunm_2: '...'})和.agg({column_2: '...', colunm_1: '...'})并不相同，因为列的顺序相反。
将结果保存到 df。
亲手试试
# 已将 pandas 导入为 pd
df = pd.read_csv("./visits.csv")
# 在下方编写你的代码
Pandas 数据分析中的所有课
自己练习： Python 在线编译器