是的，MaxCompute的PyODPS库支持对全表使用自定义多列聚合。您可以使用PyODPS的 odps.sql.functions.udf 函数来定义自定义聚合函数，然后在查询中使用该函数来进行聚合操作。
以下是一个示例代码，演示如何使用PyODPS定义自定义聚合函数并对全表使用该函数进行聚合：
python
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from odps.udf import annotate
from odps.sql.functions import udf

@annotate("*->int")
class MyAgg:
def setup(self):
self.total = 0

def add(self, *args):
    # 自定义聚合操作
    for arg in args:
        self.total += arg

def result(self):
    return self.total

注册自定义聚合函数

udf(MyAgg)

使用自定义聚合函数进行全表聚合

from odps import ODPS

odps = ODPS('', '', '', '')
table = odps.get_table('')

with table.open_reader() as reader:
result = reader.aggregate(MyAgg(''))
print(result)
在上述示例代码中，我们首先使用 odps.sql.functions.udf 函数定义了一个自定义聚合函数 MyAgg，该函数实现了自定义的聚合逻辑。然后，我们在代码中注册了该函数，并使用 table.open_reader() 函数打开了指定表的读取器。最后，我们使用 reader.aggregate 函数对整张表的指定列进行了自定义聚合操作，并返回了聚合结果。

在MaxCompute的pyODPS库中，DataFrame确实没有内置的agg函数用于对全表进行自定义多列聚合。您可以通过以下方法实现对全表使用自定义多列聚合：

1. 使用SQL语句：在MaxCompute中，您可以编写SQL语句来完成对全表的自定义多列聚合操作。首先，您可以使用GROUP BY子句对全表进行分组，然后使用聚合函数（如SUM、AVG等）对各组进行计算。例如，以下是一个示例SQL语句：

   SELECT col1, col2, SUM(col3) AS sum_col3, AVG(col4) AS avg_col4
   FROM your_table
   GROUP BY col1, col2;
   

   在pyODPS中，您可以使用execute_sql方法执行该SQL语句，并将结果返回到DataFrame。

2. 使用map-reduce模式：如果您对全表的自定义多列聚合操作需要更高级的处理逻辑，您可以编写MapReduce任务来实现。您可以使用pyODPS提供的create_table_from_data方法创建一个临时表，然后将数据映射到这个表上进行MapReduce计算。在MapReduce任务中，您可以实现完全自定义的多列聚合逻辑。

直接用SQL吧。使用聚合函数，再把结果返回到dataframe中。pyodps支持写SQL https://help.aliyun.com/document_detail/48975.html此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”