具有总和和唯一值的大熊猫分组

Question

我有以下数据框

amount = pd.Series(np.random.randn(10),name='amount')
df = pd.DataFrame({'amount': amount,'price':50})
df['month'] = ['jan','feb','mar','apr','apr','apr','may','may','jun','jun']
df.set_index('month')

我想按“月”分组，对“金额”列求和，并在每个月旁边显示价格。 我们可以假设价格在每个月内都是统一的，因此使用mean（）函数可以很好地工作。

我不确定如何将sum（）和mean（）函数组合在一起，并尝试将其分为2个函数似乎会导致信息丢失，例如：

df.groupby('month')[['amount']].sum()

Answer 1

在groupby上使用agg函数：

df.groupby('month').agg({
    'amount': sum,
    'price': 'mean'
})

对于平均值，您可以通过将pandas方法放在引号'mean'或将numpy方式表示为np.mean