我有一个运行的DataFrame：
df.groupby(by="mycol").agg({"colA": "sum", "colB": "count"})
但是，colA并colB需要存在。从聚合中创建新列的最“泛泛”的方法是什么？
编辑：
基本上，我有一组列，并且聚合不是1：1映射。因此，考虑一个示例，在该示例中，我希望将两列值的比率汇总为新列。现在考虑一下此类映射的字典。
我知道，在示例中，我可以过滤play并计算分组数据的均值。但这不是问题的重点，因此请忽略此简单的解决方案，这只是简单示例的副作用。
>> df
outlook play temperature
0 sunny True 25
1 sunny True 25
2 overcast True 19
3 rain False 21
4 overcast False 33
5 rain False 27
6 rain False 22
7 overcast True 26
8 sunny True 13
9 sunny True 16
# should become:
>> df.groupby(by="outlook").agg(?)
play_mean_temp
sunny 19.75
overcast 22.50
rain NaN
在您的示例中，您可以使用：
print (df.groupby(by="outlook").apply(lambda x: x.ix[x.play, 'temperature'].mean()))
outlook
overcast 22.50
rain NaN
sunny 19.75
如果首先使用布尔索引，则将省略某些行：
print (df[df.play].groupby(by="outlook")['temperature'].mean())
outlook
overcast 22.50
sunny 19.75
Name: temperature, dtype: float64
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