Python Pandas 中 DataFrame 的总结和聚合？

Question

我有如下数据框：

df = pd.DataFrame({"CLIENT" : ["1", "1", "2", "1", "1", "1"], 
                   "PRODUCT_ID" : [111, 112, 444, 555, 89, 765],
                   "AGREEMENT_ID" : [1443, 1443, 155, 888, 1443, 14543]})

我需要创建新的 DF 并为每个客户 (CLIENT) 计算每个协议 (AGREEMENT_ID) 的产品 (PRODUCT_ID) 的平均值、中值和最大值。我需要如下结果：

AVG = 1,666 因为 5 / 3
MED = 2，因为 CLIENT 1 在 1443 协议上有 3 个产品，在 888 协议上有 1 个产品，在 14543 协议上有 1 个产品，所以中位数 = 2 ???

Answer 1

这里是代码。

df_groupby = df.groupby(['CLIENT', 'AGREEMENT_ID'])['PRODUCT_ID'].count().reset_index(name='product_count')
df_groupby = df_groupby.groupby(['CLIENT'])['product_count'].agg(['mean', 'median', 'max']).reset_index()
df_groupby

CLIENT  mean    median  max
1   1.666667    1   3
2   1.000000    1   1

中位数为 1 而不是 2（如下所述）

如果您按客户和协议 ID 分组，则客户 1 的 product_counts 值为 1,3,1（不是您的示例中提到的 1,3），这些值的中位数 (1,3,1) 为 1不是 2。

df_groupby = df.groupby(['CLIENT', 'AGREEMENT_ID'])['PRODUCT_ID'].count().reset_index(name='product_count')
df_groupby

CLIENT  AGREEMENT_ID    product_count
1       888             1
1       1443            3
1       14543           1
2       155             1