熊猫：在一个组中使用多个功能

Posted 2023-03-11

【中文标题】熊猫：在一个组中使用多个功能

【英文标题】：Pandas: using multiple functions in a group by

【发布时间】：2015-05-21 13:13:45

【问题描述】：

我的数据有年龄，还有每月付款。

我正在尝试汇总付款的总和，但没有汇总年龄（平均会起作用）。

是否可以对不同的列使用不同的功能？

【问题讨论】：

好的，谢谢。 -------------------------------------------------- |日期 |恢复 |年龄 | ---------------------------------------------- |一月 | 500 | 26 | |二月 | 400 | 26 | |三月 | 1000 | 26 |

【参考方案1】：

您可以pass a dictionary to agg 将列名作为键，将您想要的函数作为值。

import pandas as pd
import numpy as np

# Create some randomised data
N = 20
date_range = pd.date_range('01/01/2015', periods=N, freq='W')
df = pd.DataFrame('ages':np.arange(N), 'payments':np.arange(N)*10, index=date_range)

print(df.head())
#             ages  payments
# 2015-01-04     0         0
# 2015-01-11     1        10
# 2015-01-18     2        20
# 2015-01-25     3        30
# 2015-02-01     4        40

# Apply np.mean to the ages column and np.sum to the payments.
agg_funcs = 'ages':np.mean, 'payments':np.sum

# Groupby each individual month and then apply the funcs in agg_funcs
grouped = df.groupby(df.index.to_period('M')).agg(agg_funcs)

print(grouped)
#          ages  payments
# 2015-01   1.5        60
# 2015-02   5.5       220
# 2015-03  10.0       500
# 2015-04  14.5       580
# 2015-05  18.0       540