Python pandas groupby 聚合一列，同时获取其余列的平均值答案

【问题标题】：Python pandas groupby agg- sum one column while getting the mean of the restPython pandas groupby 聚合一列，同时获取其余列的平均值
【发布时间】：2020-03-20 01:52:00
【问题描述】：

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，我想对它求和以获得计数。

我知道我可以这样做：

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

但是我想要表示大约 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，而不是为所有他们。我试图制作一个列名列表，但是当我把它放在 agg 函数中时，它说列表是一种不可散列的类型。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

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。那么，

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

【讨论】：

【解决方案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)

【讨论】：

嗨，谢谢！这是有道理的，但不幸的是它引发了数据错误-DataError: No numeric types to aggregate