Pandas：分组使用多个功能

问题描述

您可以将agg列名作为键，将想要的函数作为值传递给字典。

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

解决方法

我的数据有年龄，还有每月付款。

我正在尝试汇总付款总额，但不汇总年龄（平均有效）。

是否可以对不同的列使用不同的功能？