在熊猫中对不同列使用不同功能的groupby

他们是

最好以示例说明:

我想通过col1聚合一个DataFrame col2,将和上的结果相加,col3col4在上平均结果col5

如果我只是想对col3-5求和,我会用 df.groupby(['col1','col2']).sum()

阿南德·库玛(Anand S Kumar)

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

aggregate()函数可以接受字典作为自变量,在这种情况下,它将键视为列名,将值视为用于聚合的函数。文档中所给-

通过传递要聚合的字典,您可以将不同的聚合应用于DataFrame的列。

范例-

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

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