折叠Pandas数据框中的行，每列具有不同的逻辑

Question

我希望折叠与给定列的值匹配的数据帧行，但其余列必须使用不同的逻辑进行折叠。例如：

City           ColumnA   ColumnB
Seattle        20        30
Seattle        30        20
Portland       25        25
Portland       10        40

我希望按City拆分，我希望ColumnA保持最低值，而ColumnB保持平均值。结果应如下所示：

City           ColumnA   ColumnB
Seattle        20        25
Portland       10        32.5

这只是一个例子，在我的实际问题中，我想应用更复杂的逻辑而不是min（）或mean（）。

什么是正确的，最干净，最简单的方法？谢谢。

Answer 1

使用groubpy和.agg：

df.groupby('City', as_index=False).agg({'ColumnA':'min', 'ColumnB':'mean'})

       City  ColumnA  ColumnB
0  Portland       10     32.5
1   Seattle       20     25.0