import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    data={
        'name': ['z_s', 'l_s', 'w_w', 'z_l', 'y_s', 'j_j', 'l_b', 'z_f', 'hs_q', 'lbl_k', 'qy_n', 'mg_n'],
        'score': [100, 97, 98, 89, 67, 59, 29, 87, 78, 89, 88, 80],
        'group': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
        'cls': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'height': [178.0, 180.0, 176.0, 182.0, 189.0, 190.0, 172.5, 175.0, 165.0, 160.0, 158.5, 159.0]
    },
    index=['stu_' + str(i) for i in np.arange(1, 13, 1)]
)
print('df:\n', df)

# 先按照班級進行分組，再統計各個組里面的成績的最大值！
ret = df.groupby(by=['cls'])['score'].max().reset_index()
print('ret:\n', ret)

ret = df.groupby(by=['cls'])	# 將數據以 cls 進行分組，返回 DataFrameGroupBy 對象
print(ret)		# <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002B6B2003A60>
ret = ret['score']				# 取出 score 列，返回 SeriesGroupBy 對象
print(ret)		# <pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy object at 0x000002B6B59EAFD0>
ret = ret.max()					# 取出 score 中的最大值，返回 Series 對象
print(ret)
"""
cls
A    100
B     89
Name: score, dtype: int64
"""
ret = ret.reset_index()			# 重設索引，返回 DataFrame 對象
print(ret)
"""
  cls  score
0   A    100
1   B     89
"""

# 先按照班級分組，再按照小組分組，最后統計各個小組內成績的最大值
ret = df.groupby(by=['cls', 'group'])['score'].max()
print('ret:\n', ret)
print('index:\n', ret.index)	# MultiIndex ---多重行索引
ret = ret.reset_index()			# 重設索引
print(ret)

# 按照班級分組，統計各個組內 成績、身高的平均值
ret = df.groupby(by=['cls'])[['score', 'height']].mean().reset_index()
print('ret:\n', ret)

# 先按照班級分組、再按照小組分組---統計各個小組內的成績的平均值、身高的平均值
ret = df.groupby(by=['cls', 'group'])[['score', 'height']].mean().reset_index()
print('ret:\n', ret)

# 使用agg 方法 可以對多列數據一次性求出多個指標
ret = df.loc[:, ['score', 'height']].agg([np.max, np.mean])
print('ret:\n', ret)

ret = df.agg({'score': [np.mean], 'height': [np.max]})
print('ret:\n',ret)

ret = df.agg({'score': [np.mean, np.max, np.median], 'height': [np.mean]})
print('ret:\n', ret)

ret = df.groupby(by=['cls']).agg({'height': [np.max,np.mean], 'score': [np.min]})
print('ret:\n', ret)

ret = df.loc[:, 'score'].agg(lambda x: x + 1)
print('ret1:\n', ret)


def func_add_one(x):
    return x + 1

ret = df.loc[:, 'score'].agg(func_add_one)
print('ret2:\n', ret)

# 對多列 使用自定義函數
ret = df.loc[:, ['score', 'height']].agg(func_add_one)
print('ret3:\n', ret)

# 統計所有同學成績的和
ret = df.loc[:, 'score'].agg(np.sum)
print('ret:\n',ret)
print('type:\n',type(ret))

# # 統計所有同學 成績以及身高 的和
ret = df.loc[:, ['score', 'height']].agg(np.sum)
print('ret:\n', ret)
print('type:\n',type(ret))

# 統計身高 + 成績（無意義的，只是為了演示能夠 同一行相加）
ret = df.loc[:, ['score', 'height']].agg(np.sum, axis=1)	# 使用axis指定相加的方向
print('ret:\n', ret)
print('type:\n',type(ret))