熊猫重复 groupby

Question

我有一个 Pandas 数据框，以及一些关于某些人的数字数据。 我需要做的是找到在数据框中出现多次的人，并将关于一个人的所有行替换为一行，其中数值是某些列中之前行的数值之和，以及其他中此值的最小值。 我知道如何使用 groupby() 和 sum() 求和，但不知道如何为不同的列做不同的事情

例子：

Names  Column1 Column2 Column3  
John     1        2     2016
Bob      2        3     2011
Pier     1        1     2003
John     3        3     2005
Bob      1        0     2018

必须变成：

Names  Column1 Column2 Column3  
John     4        5     2005
Bob      3        3     2011
Pier     1        1     2003

我该怎么办？

Answer 1

使用groupby + agg 并将每列的特定聚合函数定义为dict，例如：

df.groupby('Names').agg({'Column1':'sum', 'Column2':'sum','Column3':'min'})

    Column1 Column2 Column3
Names           
Bob     3     3     2011
John    3     3     2005
Jonh    1     2     2016
Pier    1     1     2003