如何求和并表示一个DataFrame来创建另一个DataFrame

Question

在名称列中创建包含一些重复单元格值的DataFrame后：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['Will','John','John','John','Alex'],
                   'Payment':  [15, 10, 10, 10, 15],
                   'Duration':    [30, 15, 15, 15, 20]})

我想继续创建另一个DataFrame，其中合并名称列中的重复值，不留下任何重复项。同时我想要 总结约翰所做的付款价值。我继续说：

df_sum = df.groupby('Name', axis=0).sum().reset_index()

但由于df.groupby('Name', axis=0).sum()命令将sum函数应用于DataFrame中的每一列，因此也会处理持续时间（以分钟为单位的访问次数）列。相反，我想获得持续时间列的平均值。所以我需要使用mean()方法，如下所示：

df_mean = df.groupby('Name', axis=0).mean().reset_index()

但是使用mean()功能，付款列现在显示了John所做的平均付款值，而不是所有付款的总和。

如何创建一个DataFrame，其中Duration值显示平均值，而Payment值显示总和？

Answer 1

您可以使用groupby.agg将不同的函数应用于不同的列：

df.groupby('Name').agg({'Duration': 'mean', 'Payment': 'sum'})
Out: 
      Payment  Duration
Name                   
Alex       15        20
John       30        15
Will       15        30