如何对熊猫中的单独列使用不同的聚合函数？ -蟒蛇

Question

我有这个数据框：

>>> df = pd.DataFrame({'c1':['a','a','a','a','b','b','b','b'], 'c2':['x','y','x','y','x','y','x','y'], 'sum':[1,1,0,1,0,0,1,0], 'mean':[12,14,11,13,12,23,12,31]})

我正在尝试使用两个单独的聚合函数，并且我知道可以做到这一点：

>>> df.groupby(['c1','c2'])['sum','mean'].agg([np.sum,np.mean])
>>> df
              sum        mean
            sum  mean  sum  mean
    c1  c2     
    a   x    1   0.5    23  11.5   
        y    2   1.0    27  13.5
    b   x    1   0.5    24  12.0
        y    0   0.0    54  27.0

但它会在sum创建不必要的“ mean”列，并在mean创建“ sum”列。 有没有办法达到这个结果：

        sum  mean
c1  c2     
a   x    1   11.5   
    y    2   13.5
b   x    1   12.0
    y    0   27.0

我试过了：

>>> df.groupby(['c1','c2'])['sum','mean'].agg({'sum':np.sum, 'mean':np.mean})

但是会引发KeyError异常。

Answer 1

您可以使用{column_name: agg_func}将字典传递给.agg

df.groupby(['c1', 'c2']).agg({'mean': np.mean, 'sum': np.sum})

       sum  mean
c1 c2           
a  x     1  11.5
   y     2  13.5
b  x     1  12.0
   y     0  27.0