例子

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{'类别': '黄水果', '水果': '香蕉', '点赞': 14, '投币': 7}, {'类别': '黄水果', '水果': '菠萝', '点赞': 30, '投币': 15}, {'类别': '黄水果', '水果': '柠檬', '点赞': 50, '投币': 25}, {'类别': '红水果', '水果': '草莓', '点赞': 160, '投币': 80}, {'类别': '红水果', '水果': '苹果', '点赞': 6, '投币': 3}, {'类别': '红水果', '水果': '樱桃', '点赞': 8, '投币': 4}])

groupby

grouped = df1.groupby(['类别','水果'])
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x7feea03249d0>

agg()参数

单维单列单值

单维’类别’ - 单列’点赞’ - 求单值平均数mean

agg_df = df.groupby(['类别'])['点赞'].agg('mean')

Name: 点赞, dtype: float64

单维双列单值

单维’类别’ - 双列’点赞’、’投币’ - 求单值平均数mean

agg_df = df.groupby(['类别']).agg('mean')

单维单列多值

单维’类别’ - 单列’点赞’ - 求双值最大值max、最小值min

agg_df = df.groupby(['类别'])['点赞'].agg(['min','max'])
agg_df = df.groupby(['类别'])['点赞'].agg([('最小值','min'),('最大值','max')])

单维双列多值

单维’类别’ - 双列’点赞’、’投币’ - 求多值最大值max、最小值min、平均值mean、和sum

agg_df = df.groupby(['类别']).agg({'点赞':['sum','mean'], '投币':['min','max']})

多维双列多值

多维’类别’,’水果’ - 双列’点赞’、’投币’ - 求多值最大值max、最小值min、平均值mean、和sum

agg_df = df.groupby(['类别', '水果']).agg({'点赞':['sum','mean'], '投币':['min','max']})

## 去掉最上面的Multi-Level
agg_df = agg_df.droplevel(0, axis=1)
## 重复的话，会多个同名列名，需要改名

列级 - df.columns=[“a”,”b”] - 重命名列名

agg_df = agg_df.reset_index()