pandas习题 179：分组后 agg() 自定义函数

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（编码题）按「渠道」分组，计算「GMV 的 95% 置信上限」。运营部拿到 8 月 10 条渠道 GMV 流水：

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame({
    "渠道": np.random.choice(["抖音", "快手", "微信"], 10),
    "GMV": np.random.randint(1000, 3000, 10)
})

任务：

写一个 自定义函数 conf_upper(x)，返回
x.mean() + 1.96 * x.sem()（95% 置信上限）。
用 一行 groupby().agg() 按渠道调用该函数，得到每渠道 GMV 的置信上限。
结果列名：GMV上限。

参考答案

代码如下：

def conf_upper(x):
    return x.mean() + 1.96 * x.sem()

result = (
    df.groupby("渠道")["GMV"]
      .agg(GMV上限=conf_upper)
)
print(result)

输出示例：

       GMV上限
渠道           
微信  2150.42
快手  2450.18
抖音  2650.36

（完）

pandas习题 179：分组后 agg() 自定义函数

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