按多列分组并在 for 循环中返回一列的 SUM

• 我有一个包含许多列的 csv 文件。对于此处的示例，我总共使用了 6 列：

• 我正在使用 Python3 和 Pandas（我不太熟悉）。

• 我的主要目标是在当前文件中烘焙数据后创建一个新的 csv 文件（如上所示）。我想分步骤做的事情：

01) 聚合数据：首先，将每个 ID 的行分组并具有：

1. 每个ID的最早开始日期

2. 每个ID的最新结束日期

3. 每个ID的值的总和

02）将每个ID的行和我选择的任何随机列分组：

1. 每个ID的最早开始日期

2. 每个ID的最新结束日期

3. 每个ID的值的总和

4. 与其余数据一起显示Random1和Random2值（分组）

无需对数据进行分组，我就能获得最早的Start Date、最新的End Date和Value的 SUM 。代码如下（对于 1 个 ID）：

#Get the first Start Date
minStartDate = df.loc[ df['ID'] == 56886, 'Start Date'].min()

#Get the last End Date
maxEndDate = df.loc[ df['ID'] == 56886, 'End Date'].max()

#Get the value sum
sumValue = df.loc[ df['ID'] == 56886, 'Value'].sum()

然后我按所有 ID 将其分组：

for i in ID:
    #Get the first Start Date
    minStartDate = df.loc[ df['ID'] == i, 'Start Date'].min()
    #Get the last End Date
    maxEndDate = df.loc[ df['ID'] == i, 'End Date'].max()
    #Get the Value sum
    sumValue = df.loc[ df['ID'] == i, 'Value'].sum()

print(maxEndDate)

打印后我得到了maxEndDate、minStartDate、sumValue、ID的正确值。问题是它只显示一个ID（文件中的最后一个）的值：

在这种情况下，这是预期的输出（在忽略 Random 列之后）：

因此，我已将脚本更改为：

minStartDate = {}
maxEndDate = {}
summyValue = {}
Key = {}
ID = df[' ID']

for i in ID:
    Key[i] = df.loc[ df['ID'] == i, 'ID']
    #Get the first Start Date
    minStartDate[i] = df.loc[ df['ID'] == i, 'Start Date'].min()
    #Get the last End Date
    maxEndDate[i] = df.loc[ df['ID'] == i, 'End Date'].max()
    #Get the Value sum
    summyValue[i] = df.loc[ df['ID'] == i, 'Value'].sum()



print(summyValue,minStartDate,maxEndDate)

在终端我得到这个：

考虑到最终的预期输出为：

我应该如何玩转这些领域的组合？在 for 循环中，我猜我应该包括Random 1和Random 2列（密钥创建）。此外，为了将所有内容导出到新的 CSV 文件中，for 循环的最佳输出是什么？