[英]pandas aggregate multiple columns during pivot_table
有一个 dataframe 像这样:
df = pd.DataFrame((['1990-01-01','A','S1','2','string2','string3'],
['1990-01-01','A','S2','1','string1','string4'],
['1990-01-01','A','S3','1','string5','string6']),columns=
["date","type","status","count","s1","s2")
date type status count s1 s2
0 1990-01-01 A S1 2 string2 string3
1 1990-01-01 A S2 1 string1 string4
2 1990-01-01 A S3 1 string5 string6
...
我想得到以下结果(每个日期和每种类型都应该有单行,并获取 s1 列的最小值,获取 s2 列的最大值)
date type S1 S2 S3 min_s1 max_s2
1990-01-01 A 2 1 1 string1 string6
我尝试使用pivot_table
df.pivot_table(index=['date','type'],columns=['status'],values=['count','s1','s2'], aggfunc={
'count':np.sum,
's1': np.min,
's2': np.max
})
但这只会得到下面的结果,这会导致多列而不是最终结果。
count s1 s2
status S1 S2 S3 S1 S2 S3 S1 S2 S3
date type
1990-01-01 A 2 1 1 string2 string1 string5 string3 string4 string6
有人知道吗? 谢谢。
看起来你想结合pivot
和groupby.agg
:
(df.pivot(index=['date','type'],columns='status', values='count')
.join(df.groupby(['date', 'type']).agg({'s1': 'min', 's2': 'max'}))
.reset_index()
)
output:
date type S1 S2 S3 s1 s2
0 1990-01-01 A 2 1 1 string1 string6
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