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从熊猫groupby获得独特的价值记录

pandas python

Matt W. · 技术社区 · 7 年前

df = pd.DataFrame({'type':['a', 'a', 'b', 'b'],
              'id':[1134, 5321, 2444, 2444],
              'amt':[45, 55, 13, 14]})

我正在尝试获取amt列的count、sum、mean和惟一id。

df.groupby('type')['amt'].agg(['count', 'sum', np.mean])

      count  sum  mean
type                  
a         2  100  50.0
b         2   27  13.5

现在我正在尝试为每个分组获取不同的id。如果我加上 id 把柱子拉出来

        id                 amt           
     count   sum    mean count  sum  mean
type                                     
a        2  6455  3227.5     2  100  50.0
b        2  4888  2444.0     2   27  13.5

我不想要。我要第一张桌子,但要有明显的数字 另一个 列。我也试过下面的方法,但没有用。

df.groupby('type')['amt'].agg(['count', 'sum', np.mean, lambda x: len(np.unique(x['id']))])

      count  sum  mean  unique_id
type                  
a         2  100  50.0  2
b         2   27  13.5  1

1 回复 | 直到 7 年前

user3483203 7 年前

agg 具有 nunique . 您不必将列表传递给 阿格 ,它还需要一个字典映射,这是这里所需要的。

res = df.groupby('type').agg({'amt': ['count', 'sum', 'mean'], 'id': 'nunique'})

       amt                 id
     count  sum  mean nunique
type
a        2  100  50.0       2
b        2   27  13.5       1

如果您想将列展平(我个人认为您应该保留它们,这样更易于索引):

res.columns = res.columns.get_level_values(1)
print(res)

      count  sum  mean  nunique
type
a         2  100  50.0        2
b         2   27  13.5        1

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