如何在 pandas groupby 对象上调用不同的聚合操作

Posted 2023-03-24

【中文标题】如何在 pandas groupby 对象上调用不同的聚合操作

【英文标题】：How can you call different aggregate operations on pandas groubpy object

【发布时间】：2020-11-02 18:38:35

【问题描述】：

df.groupby("home_team_name")["home_team_goal_count","away_team_goal_count"].sum()

我想根据变量home_team_name 对我的数据框中的示例进行分组我想对不同的属性执行不同的操作。我想对其中一个求和，对其中一个求和，对另一个求和。

到目前为止，我只知道如何对它们执行相同的操作，就像在我的代码示例中一样。

【参考方案1】：

你可以这样做：

import numpy as np
df.groupby("home_team_name").agg('home_team_goal_count': sum,
                                  'away_team_goal_count': np.mean)

参考documentation中的更多示例

要获得last 值，您可以这样做：

df.groupby("home_team_name").agg('home_team_goal_count': 'last',
                                      'away_team_goal_count': 'last')

【讨论】：

谢谢。你应该做什么来获取组中列的最后一个示例。最后，我指的是它在原始数据框中的位置。

正确，谢谢。