在 pandas 中，我们可以使用 groupby() 函数来对 DataFrame 进行分组操作，然后可以对每个组进行汇总操作，例如求和、计数、平均值等等。但是有时候我们需要对每个组的某个列进行汇总，而不是对整个 DataFrame 的所有列进行汇总，那么我们可以使用 agg() 函数，并在括号内指定需要汇总的列。

示例代码如下：

import pandas as pd

创建 DataFrame

df = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'], 'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60] })

对 A 和 B 列进行分组，对 C 列进行汇总

grouped = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum'}) print(grouped)

对 A 和 B 列进行分组，对 C 和 D 列进行汇总

grouped = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum', 'D': 'sum'}) print(grouped)

运行结果如下：

      C

A B
bar two 7 foo one 9 two 11 C D A B
bar two 7 70 foo one 9 30 two 11 80

可以看到，以上代码首先对 DataFrame 进行分组操作，然后使用 agg() 函数对不同的列进行汇总。这样就可以按照分组后的列进行列汇总了。