Question

我有一个有多列的csv。例如，这里是标题和文件的前两行：

Select "Equipment1" as SourceTable, Serial, Location from [Equipment1]
Union all select "Equipment2", Serial, Location from [Equipment2]
Union all select "Equipment3", Serial, Location from [Equipment3]

我将csv文件加载到数据帧：

ACC;SYM;SumRealPNL;Count;MinAVG;PerLotPNL;SumOneLotPNL;ProfitOnly;ProfitOnlyCount;ProfitOnlyMinAVG;LossOnly;LossOnlyCount;LossOnlyMinAVG;Period;-;P;Q;R;S;Total;U;AS;W;YEAH;Y
31942;EURUSD;4.593,00;17;730;336,47;5.720,00;5.720,00;17;730;0,00;0;0;4;;1;2;0;1;4;A;31942EURUSD1;12;16;18
34887;XAUUSD;16.150,00;7;276;588,43;4.119,00;4.119,00;7;276;0,00;0;0;4;;1;2;0;1;4;A;34887XAUUSD1;12;16;18

我按 AS 列对数据框进行了分组：

df = pd.read_csv('aaaa.csv', header=0, sep=';')

现在我想使用DataFrameGroupBy对象（byAS）创建一个包含以下列的新数据框：

AS专栏
ACC列的第一个值
U列的第一个值
PerLotPNL列的平均值
SumOneLotPNL列的总和
Y列的总和

我该怎么做？

Answer 1

在您的帖子中已经有df列上的数据框AS和分组后，您可以使用agg功能获取所需的输出。

byAS = df.groupby('AS')

result = byAS.agg({'ACC': 'first',
                   'U': 'first', 
                   'PerLotPNL': np.mean,
                   'SumOneLotPNL': np.sum,
                   'Y': np.sum}).reset_index(inplace=True)

按列分组并将多个聚合作为数据框返回

1 个答案: