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在1#按类型和性别汇总---->2 df_grouped_start=df_total.groupby(["开始日期"、"开始站名称"、"起点站纬度"、"终点站经度"](.agg3 df_grouped_start.columns=df_groupped_start.cocolumns.droplevel(0(4#将数据帧导出为csv文件5 df_grouped_start.to_csv('data_output/start_date.csv'(
聚合中的~\anaconda3\lib\site packages\pandas\core\groupby\generic.py(self、func、engine、engine_kwargs、*args、**kwargs(943 func=maybe_mangle_lambdas(func(944-->945结果，how=聚合(self，func，*args，**kwargs(946如果"无"如何：947返回结果
聚合中的~\anaconda3\lib\site packages\pandas\core\agregation.py(obj，arg，*args，**kwargs(580 elif is_dict_like(arg(：581 arg=强制转换(AggFuncTypeDict，arg(-->582返回agg_dict_like(obj，arg，_axis(，True583 elif is_list_like(arg(：584#我们需要一个列表，但不需要"str">
agg_dict_like中的~\anaconda3\lib\site packages\pandas\core\agregation.py(obj，arg，_axis(738#｛‘ra’：｛‘A’：‘mean’｝｝739如果是(v，dict(：-->740引发SpecificationError("不支持嵌套重命名器"(741 elif状态(selected_obj，ABC系列(：742引发SpecificationError("不支持嵌套重命名器"(
SpecificationError:不支持嵌套重命名器
将命名聚合与**一起用于解包字典，因为列名中有空格：
df_grouped_start = (df_total.groupby(['Start Date', 'Start Station Name', 'Start Station Latitude','Start Station Longitude'])
.agg(**{'Trip Duration Mean (s)':('Trip Duration','mean'),
'Total Rides':('Bike ID','count')}))
df_grouped_start.to_csv('data_output/start_date.csv')