Summary  
This chapter explains how to use group-by operations with the `.agg()` method to apply multiple aggregation functions to one or more DataFrame columns at once, producing hierarchical summary tables.  

General domain of usage  
Data analysis

Watch this video for a clear, step-by-step walkthrough of advanced grouping and aggregation in pandas. You'll see how to use the .groupby() and .agg() methods to perform multiple, customized summary calculations at the same time. The video demonstrates grouping by one or more columns, applying several aggregation functions to different columns, and interpreting the resulting MultiIndex DataFrame. By the end, you'll understand how to efficiently generate detailed summary tables for real-world data analysis tasks using pandas.

Ampliación de conocimientos sobre el método `.groupby()`. Como se recuerda, se puede utilizar el método `.agg()`. La principal ventaja de esta función es su flexibilidad: permite aplicar **múltiples y diferentes** agregaciones a **varias** columnas al mismo tiempo, devolviendo una tabla resumen clara.

Observa el siguiente ejemplo. Se agruparon los vuelos por `'Airline'`. Luego, utilizando `.agg()`, se contó el número total de vuelos (usando la columna `'Delay'`) y, simultáneamente, se encontraron las duraciones de vuelo más corta y más larga (usando la columna `'Length'`). Muy conveniente, ¿verdad?

import pandas as pd
data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane', index_col = 0)
data_flights = data.groupby('Airline').agg({'Delay': 'count', 'Length': ['min', 'max']})
print(data_flights.head(10))

**Explicación:**

```python
.agg({'Delay': 'count', 'Length': ['min', 'max']})
```
* `.agg()`: Abreviatura de "aggregate". Este método toma los datos agrupados y los condensa en estadísticas resumidas según las reglas proporcionadas.
* `{}`: Se utiliza un diccionario de Python para asignar columnas específicas a operaciones específicas. Las claves son los nombres de las columnas que se desean seleccionar y los valores son las funciones que se desean aplicar.
* `'Delay': 'count'`: Indica a pandas que aplique la función de conteo a la columna `'Delay'` para cada grupo. Observa que se pasa el alias de cadena `'count'` en lugar de escribir `count()`. Pandas reconoce estos nombres estándar de cadena para estadísticas comunes.
* `'Length': ['min', 'max']`: Si se desea aplicar **más de una** función a una sola columna, se deben colocar los nombres de las funciones dentro de una lista `[]`. Aquí, se calculan tanto el valor mínimo como el máximo para la columna `'Length'`.

Debido a que se aplicaron múltiples funciones, el DataFrame resultante creará automáticamente columnas jerárquicas (MultiIndex). Se verá `Length` en el nivel superior, con `min` y `max` categorizados ordenadamente debajo de él.

import unittest
import pandas as pd
import io
import sys


def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)


def frames_equal(df1, df2):
    """ÐÐµÑÐµÐ²ÑÑÐºÐ° ÑÑÐ²Ð½Ð¾ÑÑÑ DataFrame Ð½ÐµÐ·Ð°Ð»ÐµÐ¶Ð½Ð¾ Ð²ÑÐ´ Ð½Ð°Ð·Ð² ÐºÐ¾Ð»Ð¾Ð½Ð¾Ðº Ñ MultiIndex."""
    try:
        df1_sorted = df1.sort_index()
        df2_sorted = df2.sort_index()
        return df1_sorted.equals(df2_sorted)
    except Exception:
        return False


class TestFlightAggregations(unittest.TestCase):
    def test_group_and_aggregate(self):
        """
        Check if the grouped DataFrame correctly aggregates:
        - mean and max of 'Time';
        - median of 'Length';
        grouped by ['AirportFrom', 'AirportTo'] (in that order).
        """
        import user_code

        # Reference dataset
        url = "https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/4bf24830-59ba-4418-969b-aaf8117d522e/plane"
        df = pd.read_csv(url, index_col=0)

        # Expected result
        ref = df.groupby(['AirportFrom', 'AirportTo']).agg({'Time': ['mean', 'max'], 'Length': 'median'})

        # User result
        assert hasattr(user_code, "data_flights"), "Variable 'data_flights' is missing."
        user_result = user_code.data_flights

        # Compare
        condition = isinstance(user_result, pd.DataFrame) and frames_equal(user_result, ref)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The grouped DataFrame 'data_flights' correctly calculates mean, max (Time) and median (Length).",
            "The aggregation result is incorrect. Ensure you group by ['AirportFrom', 'AirportTo'] and calculate the correct aggregations."
        )


class TestOutput(unittest.TestCase):
    def test_output_head_10(self):
        """
        Check that the output of print(data_flights.head(10)) is not empty.
        """
        import user_code
        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        print(user_code.data_flights.head(10))
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output_text = captured_output.getvalue().strip()
        condition = len(output_text) > 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The first 10 rows of 'data_flights' are printed correctly using .head(10).",
            "The output is missing or incorrect. Use print(data_flights.head(10))."
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

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