1、加载数据
import pandas as pd position = pd.read_csv('position.csv', encoding='gbk') company = pd.read_csv('company.csv', encoding='gbk')2、apply复习 返回各个城市top5的薪资
# 返回各个城市top5的薪资 def function(x): r = x.sort_values('avg', ascending=False) return r[: 5] position.groupby('city').apply(function)返回各个城市topN的薪资，N由用户输入，升序还是降序也由用户输入
# 返回各个城市topN的薪资，N由用户输入，升序还是降序也由用户输入 def func(x, n, asc): r = x.sort_values('avg', ascending=asc) return r[: n] # 返回各个城市中薪资top3的岗位 position.groupby('city').apply(func, n=3, asc=False)3、聚合
# agg # 调用一个聚合函数函数，可以这么写： position.groupby('city').agg('mean') # 等同于（此种方式比较方便）： position.groupby('city').mean() # 但是需要同时调用多个聚合函数的时候，agg就飞非常适合 position.groupby('city').agg(['sum', 'mean', 'max']) # agg函数里也可以条用匿名函数或者是自定义函数，如：（前提是不涉及形状变化，返回的结果一个单元格可以显示就可以用） position.groupby('city').agg(lambda x: max(x)-min(x))