如何“按组”将函数应用于数据框的每一列？即按一列的值分组，然后计算（例如）每组的平均值+其他列。预期的输出是带有索引的数据帧-不同组的名称，以及值-每个组的平均值+列
例如考虑：
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df['group'] = ['a', 'a', 'b','b']
A B C D group
0 0 1 2 3 a
1 4 5 6 7 a
2 8 9 10 11 b
3 12 13 14 15 b
我想为每列计算例如np.mean，但要“按组”进行计算，在该特定示例中，可以通过以下方式完成：
t = df.groupby('group').agg({'A': np.mean, 'B': np.mean, 'C': np.mean, 'D': np.mean })
A B C D
group
a 2 3 4 5
b 10 11 12 13
但是，它要求显式使用列名“ A”：np.mean，“ B”：np.mean，“ C”：np.mean，“ D”：np.mean，这对我的任务是不可接受的，因为它们可以被改变。
正如MaxU评论中最简单的是groupby+ GroupBy.mean：
df1 = df.groupby('group').mean()
print (df1)
A B C D
group
a 2 3 4 5
b 10 11 12 13
如果需要索引中的列：
df1 = df.groupby('group', as_index=False).mean()
print (df1)
group A B C D
0 a 2 3 4 5
1 b 10 11 12 13
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