Python pandas groupby 聚合一列，同时获得其余列的平均值

Question

希望根据日期对我的字段进行分组，并获得除二进制列之外的所有列的平均值，我想对其求和以获得计数。

我知道我可以通过以下方式做到这一点：

newdf=df.groupby('date').agg({'var_a': 'mean', 'var_b': 'mean', 'var_c': 'mean', 'binary_var':'sum'})

但是我想表示大约 50 列（二进制除外），我觉得必须有一种简单、更快的方法来执行此操作，而不是为所有列编写每个“列标题”：“平均值”。 我试图制作一个列名列表，但是当我把它放在 agg 函数中时，它说一个列表是一个不可散列的类型。

谢谢！

Answer 1

像这样的事情可能会奏效-

df = pd.DataFrame({'a':['a','a','b','b','b','b'], 'b':[10,20,30,40,20,10], 'c':[1,1,0,0,0,1]}, 'd':[20,30,10,15,34,10])
df 
   a   b  c   d
0  a  10  1  20
1  a  20  1  30
2  b  30  0  10
3  b  40  0  15
4  b  20  0  34
5  b  10  1  10

假设c是二进制变量列。 然后，

cols = [ val for val in df.columns if val != 'c']
temp = pd.concat([df.groupby(['a'])[cols].mean(), df.groupby(['a'])['c'].sum()], axis=1).reset_index()
temp 
   a     b      d  c
0  a  15.0  25.00  2
1  b  25.0  17.25  1

Answer 2

一般来说，我会自动构建 agg dict：

sum_cols = ['binary_val']
agg_dict = {col: 'sum' if col in sum_cols else 'mean'
               for col in df.columns if col != 'date'}

df.groupby('date').agg(agg_dict)