Pandas数据框按列分组并将不同的功能应用于不同的列[重复]答案

【问题标题】：Pandas dataframe group by column and apply different functions to different columns [duplicate]Pandas数据框按列分组并将不同的功能应用于不同的列[重复]
【发布时间】：2021-09-07 23:04:48
【问题描述】：

我有一个包含重复项的数据框，我希望给定列对重复项的值求和，并为另一列计算重复项的平均值。下图说明了我想要实现的目标。

我想要这个

df1.groupby(["A", "B"], as_index=False){"C": sum ,"D": mean}

我检查了这个解决方案Apply multiple functions to multiple groupby columns，但输出结构不是我想要的。

任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

您在groupby 之后缺少agg() 方法。此外，如果您可以使用示例数据更新您的问题，社区可以更好地解决您的问题。
df1.groupby(["A", "B"], as_index=False).agg({"C": "sum", "D": "mean"}) 缺少 agg，缺少聚合函数的引号

标签： python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

正如@ashkangh 建议的那样，您可以使用 agg() 函数。像这样的东西 df.duplicated().groupby().agg(mean, sum).

【讨论】：