如何将不同的函数应用于pandas数据帧上的不同列

发布时间：2020-12-20 11:55:57 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我想在pandas数据帧上使用groupby,但我希望得到一些列的平均值和其他列的总和.假设我们有以下数据帧： ID A B C1 1 1 01 2 3 11 3 6 14 3 2 14 4 1 06 5 1 06 6 6 16 7 2 0 我想分组ID并获得列“A”的平均值和其他列的总和(实际上我有超过40列). 我希望结果

我想在pandas数据帧上使用groupby,但我希望得到一些列的平均值和其他列的总和.假设我们有以下数据帧：

ID   A    B    C
1    1    1    0
1    2    3    1
1    3    6    1
4    3    2    1
4    4    1    0
6    5    1    0
6    6    6    1
6    7    2    0

我想分组ID并获得列“A”的平均值和其他列的总和(实际上我有超过40列).

我希望结果看起来像这样：

ID   A    B    C
1    2    10   2
4    3.5  3    1
6    6    9    1

提前致谢.

解决方法

你可以这样做：

数据：

In [127]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(7,6)),columns=list('ABCDEF'))
     ...: df['ID'] = np.random.choice([1,2],len(df))
     ...:

In [128]: df
Out[128]:
   A  B  C  D  E  F  ID
0  7  7  2  2  3  0   1
1  8  4  1  3  6  8   1
2  4  7  7  2  8  4   2
3  5  9  3  6  6  1   1
4  4  6  1  7  4  6   2
5  4  5  3  8  7  6   2
6  8  4  1  8  1  0   1

解：

In [129]: fnc = {c:'sum' for c in df.columns.drop(['ID','A'])}
     ...: fnc['A'] = 'mean'
     ...:

In [130]: fnc
Out[130]: {'A': 'mean','B': 'sum','C': 'sum','D': 'sum','E': 'sum','F': 'sum'}

In [131]: df.groupby('ID').agg(fnc).reindex_axis(df.columns.drop('ID'),1)
Out[131]:
    A   B   C   D   E   F
ID
1   7  24   7  19  16   9
2   4  18  11  17  19  16

（编辑：李大同）

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