在熊猫中按多种条件分组

Question

我想使用两列的不同条件来汇总行。

当我执行df.groupby('[a]').agg('count')时，我得到输出1

当我执行df.groupby('[a]').agg('mean')时，我得到输出2

有没有一种方法可以将输出1显示到column[b]，将输出2显示到column[c]？

Answer 1

下面的代码应该可以工作：

# Import libraries
import pandas as pd
import numpy as np

# Create sample dataframe
df = pd.DataFrame({'a': ['A1', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A3'],
                   'value': [1,2,3,4,5,6]})

# Calculate count, mean 
temp1 = df.groupby(['a']).count().reset_index().rename(columns={'value':'count'})
temp2 = df.groupby(['a'])['value'].mean().reset_index().rename(columns={'value':'mean'})

# Add columns to existing dataframe
df.merge(temp1, on='a', how='inner').merge(temp2, on='a', how='inner')

# Add columns to a new dataframe
df2 = temp1.merge(temp2, on='a', how='inner')
df2