假设我有一个如下数据帧:
In [1]: test_dup_df
Out[1]:
exe_price exe_vol flag
2008-03-13 14:41:07 84.5 200 yes
2008-03-13 14:41:37 85.0 10000 yes
2008-03-13 14:41:38 84.5 69700 yes
2008-03-13 14:41:39 84.5 1200 yes
2008-03-13 14:42:00 84.5 1000 yes
2008-03-13 14:42:08 84.5 300 yes
2008-03-13 14:42:10 84.5 88100 yes
2008-03-13 14:42:10 84.5 11900 yes
2008-03-13 14:42:15 84.5 5000 yes
2008-03-13 14:42:16 84.5 3200 yes
我想组在时间重复的数据14:42:10和应用不同的功能,以exe_price及exe_vol(例如,求和exe_vol的和计算体积加权平均exe_price).我知道我能做到
In [2]: grouped = test_dup_df.groupby(level=0)
将重复索引分组然后使用first()或last()函数来获取第一行或最后一行,但这不是我想要的.
有没有办法分组,然后将不同的(由我编写)函数应用于不同列中的值？