Python pandas:同时在不同列上的mean和sum groupby

Question

我有一个pandas数据框,如下所示:

Name    Missed    Credit    Grade
A       1         3         10
A       1         1         12      
B       2         3         10
B       1         2         20

我想要的输出是:

Name    Sum1   Sum2    Average
A       2      4      11
B       3      5      15   

基本上得到列的总和Credit,并Missed要做到平均上Grade.我现在正在做的是两个groupby Name,然后得到sum和average,最后合并两个输出数据帧,这似乎不是最好的方法.我也在SO上找到了这个,如果我只想在一个列上工作那么有意义:

df.groupby('Name')['Credit'].agg(['sum','average'])

但不确定如何为两列做单线程？

Answer 1

您需要agg按列dictionary然后rename列名称:

d = {'Missed':'Sum1', 'Credit':'Sum2','Grade':'Average'}
df=df.groupby('Name').agg({'Missed':'sum', 'Credit':'sum','Grade':'mean'}).rename(columns=d)
print (df)
      Sum1  Sum2  Average
Name                     
A        2     4       11
B        3     5       15

如果还想创建列Name:

df = (df.groupby('Name', as_index=False)
       .agg({'Missed':'sum', 'Credit':'sum','Grade':'mean'})
       .rename(columns={'Missed':'Sum1', 'Credit':'Sum2','Grade':'Average'}))
print (df)
  Name  Sum1  Sum2  Average
0    A     2     4       11
1    B     3     5       15