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python - 具有多列的数据框的不同聚合

问题描述

我正在寻找一些捷径来减少所需的手动分组：

我有一个包含许多列的数据框。当按“级别”对数据框进行分组时，我想使用 nunique() 对两列进行分组，但所有其他列（约 60 列代表从 2021 年开始的年份）使用均值（）。

有谁知道如何定义“其余”列？谢谢！

标签： pythonpandasgroup-bypandas-groupbyaggregate-functions

解决方案

我会按照以下方式进行

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X':[1,1,1,2,2,2],'A':[1,2,3,4,5,6],'B':[1,2,3,4,5,6],'C':[7,8,9,10,11,12],'D':[13,14,15,16,17,18],'E':[19,20,21,22,23,24]})
aggdct = dict.fromkeys(df.columns, pd.Series.mean)
del aggdct['X']
aggdct['A'] = pd.Series.nunique
print(df.groupby('X').agg(aggdct))

输出

   A  B   C   D   E
X
1  3  2   8  14  20
2  3  5  11  17  23

说明：我准备dict了如何聚合的信息，dict.fromkeys它确实提供了 dict，其中键是列的名称，值是pd.Series.mean函数，然后删除要在 groupby 中使用的列并将选定的列更改为保持pd.Series.nunique而不是pd.Series.mean

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