GROUPBY在具有不同功能的熊貓用於不同的列

Question

最佳通過例子來說明：

我想通過col1和col2聚集一數據幀，在col5

如果col3和col4求和結果和平均結果我只想總結col3-5我會用df.groupby(['col1','col2']).sum()

Answer 1

您可以使用Groupby.agg()（或Groupby.aggregate()）這個方法。

aggregate()函數可以接受字典作爲參數，在這種情況下，它將鍵作爲列名和值作爲用於聚合的函數。如the documentation -

通過傳遞字典來聚合，您可以將不同的聚合應用於DataFrame的列。

示例 -

import numpy as np 
result = df.groupby(['col1','col2']).agg({'col3':'sum','col4':'sum','col5':np.average}) 

演示 -

In [50]: df = pd.DataFrame([[1,2,3,4,5],[1,2,6,7,8],[2,3,4,5,6]],columns=list('ABCDE')) 

In [51]: df 
Out[51]: 
    A B C D E 
0 1 2 3 4 5 
1 1 2 6 7 8 
2 2 3 4 5 6 

In [52]: df.groupby(['A','B']).aggregate({'C':np.sum,'D':np.sum,'E':np.average}) 
Out[52]: 
    C E D 
A B 
1 2 9 6.5 11 
2 3 4 6.0 5