python – 如何在pandas中的多个列上进行分组和聚合

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 如何在pandas中的多个列上进行分组和聚合，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1210字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

我在pandas中有以下数据帧

 ID     Balance     ATM_drawings    Value
 1      100         50              345 
 1      150         33              233
 2      100         100             333 
 2      100         100             234

我想要所需格式的数据

 ID     Balance_mean    Balance_sum     ATM_Drawings_mean    ATM_drawings_sum 
 1      75              250             41.5                 83 
 2      200             100             200                  100

我正在使用以下命令在pandas中执行此操作

 df1= df[['Balance','ATM_drawings']].groupby('ID', as_index = False).agg(['mean', 'sum']).reset_index()

但是,它没有给出我想要的东西.

解决方法:

您可以使用字典为每个系列指定聚合函数：

d = {'Balance': ['mean', 'sum'], 'ATM_drawings': ['mean', 'sum']}
res = df.groupby('ID').agg(d)

# flatten MultiIndex columns
res.columns = ['_'.join(col) for col in res.columns.values]

print(res)

    Balance_mean  Balance_sum  ATM_drawings_mean  ATM_drawings_sum
ID                                                                
1            125          250               41.5                83
2            100          200              100.0               200

或者您可以通过dict.fromkeys定义d：

d = dict.fromkeys(('Balance', 'ATM_drawings'), ['mean', 'sum'])

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 如何在pandas中的多个列上进行分组和聚合全部内容，希望文章能够帮你解决python – 如何在pandas中的多个列上进行分组和聚合所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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