引用\[1\]中的示例代码展示了如何使用groupby和agg函数对DataFrame进行分组和聚合操作。在这个例子中，使用groupby('A')对DataFrame按照列'A'进行分组，然后对不同的列'B'和'C'采用不同的聚合方法，其中'B'列使用了np.mean和np.sum方法，'C'列使用了'count'和np.std方法。最后的结果是每个分组的聚合结果。\[1\] 引用\[2\]中的示例代码展示了如何使用groupby和agg函数对DataFrame进行分组和聚合操作。在这个例子中，使用groupby('A')对DataFrame按照列'A'进行分组，然后对另外一列'B'采用不同的聚合方法，其中使用了np.mean和np.std方法。最后的结果是每个分组的聚合结果。\[2\] 根据你的问题，你想知道如何使用groupby和agg函数计算count。你可以使用groupby函数指定要分组的列，然后使用agg函数指定要对哪一列进行计算。在你的示例中，你可以使用df.groupby('A')\['B'\].agg('count')来计算列'B'的计数。这将返回每个分组中列'B'的计数结果。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [python中分组函数groupby和分组运算函数agg小结](https://blog.csdn.net/weixin_37536446/article/details/82109431)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [python pandas中groupby()的使用，sum和count](https://blog.csdn.net/qq_39290990/article/details/121435796)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]