使用 Python 对列中每个唯一值求和、最大值和平均值

Question

我有一个像这样的熊猫数据框：

df = pd.DataFrame({'date': [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 7, 7],
                   'machine': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'e', 'a', 'b'],
                   'meters': [12, 9, 7, 9, 4, 9, 3, 7, 12, 9, 7, 9, 4, 9]},
)

通过一个函数，对于“machine”列中的每个唯一值，我想自动打印如下句子：

• 对于一台机器来说总和是 39

  对于机器来说平均值是 6.5

  对于机器最大为 12

• 对于b机器来说总和是50

  对于 b 机均值是 8.3

  对于 b 机器，最大值为 9

• 对于c机器来说总和是12

  对于c机器来说平均值是12

  对于 c 机器最大为 12

• 对于 e 机来说总和是 9

  对于 e 机均值是 9

  对于 e 机最大为 9

基本上我该如何写一个定义？

Answer 1

对每组进行分组machine并求和：meters

for m, s in df.groupby('machine')['meters'].sum().items():
    print(f'For {m} machine sum is {s}')

For a machine sum is 39
For b machine sum is 50
For c machine sum is 12
For e machine sum is 9

UPD：（由于扩展要求）

对于更扩展的聚合，请使用以下方法（带有应用.agg函数）：

for m, d in df.groupby('machine')['meters'].agg(['sum', 'mean', 'max']).to_dict('index').items():
    print(f'For {m} machine: sum is {d["sum"]}, '
          f'mean is {d["mean"]}, max is {d["max"]}')

For a machine: sum is 39, mean is 6.5, max is 12
For b machine: sum is 50, mean is 8.333333333333334, max is 9
For c machine: sum is 12, mean is 12.0, max is 12
For e machine: sum is 9, mean is 9.0, max is 9