在机器学习构建特征的过程中经常需要统计不同的数值，并且Merge到一起。通常步骤如下
在pandas中进行统计的步骤如下：
(1) 首先通过 groupby 函数得到 DataFrameGroupBy 对象， 比如data.groupby('race')。
(2) 然后选择需要研究的列，这样我们就得到了一个 SeriesGroupby ， 它代表每一个组都有一个 Series 。
(3) 对 SeriesGroupby 进行操作， 比如 .mean()， 相当于对每个组的Series求均值。
(4) 在生成统计特征后，还要使用pandas.merge()函数将统计后的特征整合起来。

从0.20.1开始，pandas引入了agg函数。groupby 函数可以看做是基于行（或者说index）的聚合操作，而 agg 函数提供基于列的聚合操作。从实现上看，groupby 函数返回的是一个 DataFrameGroupBy 结构，这个结构必须调用聚合函数（如sum 函数），才会得到结构为Series的数据。而agg 函数是 DataFrame 的直接方法，返回的也是一个 DataFrame 。当然，很多功能用 sum、mean 等函数也可以实现。但是 agg 函数更加简洁。具体说明如下：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.agg.html

我们可以进一步的，在AGG函数的基础上，编写统计特征生成函数，就是将以上工作整合到可复用的函数中。这样，不仅增加统计特征，而且使用便捷，直接调用即可，提高了开发效率。具体代码如下所示：

# 统计特征处理函数
# df: 添加特征的dataframe
# df_group: 特征生成的数据集
# group_cols: group by 的列
# value_col: 被统计的列
# agg_ops:处理方式 包括：count，mean，sum，std，max，min，nunique
# colname: 新特征的名称
def add_agg_feature_names(df， df_group， group_cols， value_col， agg_ops， col_names):
    df_group[value_col]=df_group[value_col].astype('float')
    df_agg = pd.DataFrame(df_group.groupby(group_cols)[value_col].agg(agg_ops)).reset_index()
    df_agg.columns = group_cols + col_names
    df = df.merge(df_agg， on=group_cols， how="left")