如何考虑平均值和列总和上的熊猫数据框架?

发布于 2025-02-14 01:51:17 字数 928 浏览 4 评论 0原文

我有以下dataframe pandas:

      import pandas as pd
      df = pd.DataFrame({'ID': ['1a','1a','3a','4a','3a'],
                         'column_1': [10.6, 10.4, 10, 20, 20],
                         'column_2': [10, 20, 30, 40, 50]
                        })

      print(df)

     ID   column_1  column_2
     1a   10.6        10
     1a   10.4        20
     3a   10.0        30
     4a   20.0        40
     3a   20.0        50

我需要进行分组so so“ id”。因此,我这样做了:

      df_result = df.groupby(['ID'])

现在,我想按平均列_1的平均值和“ column_2”的总和进行分组。但是我只能进行平均操作:

      df_result.mean()

输出:

       column_1 column_2
   ID       
   1a   10.5    15
   3a   15.0    40
   4a   20.0    40

所需输出:

   ID   column_1    column_2
   1a   10.5         30
   3a   15.0         80
   4a   20.0         30

I have the following dataframe pandas:

      import pandas as pd
      df = pd.DataFrame({'ID': ['1a','1a','3a','4a','3a'],
                         'column_1': [10.6, 10.4, 10, 20, 20],
                         'column_2': [10, 20, 30, 40, 50]
                        })

      print(df)

     ID   column_1  column_2
     1a   10.6        10
     1a   10.4        20
     3a   10.0        30
     4a   20.0        40
     3a   20.0        50

I need to do a grouping so 'ID'. So I did this:

      df_result = df.groupby(['ID'])

Now, I would like to group by the average of the column_1 and the sum of the 'column_2'. But I was only able to do the average operation:

      df_result.mean()

Output:

       column_1 column_2
   ID       
   1a   10.5    15
   3a   15.0    40
   4a   20.0    40

desired output:

   ID   column_1    column_2
   1a   10.5         30
   3a   15.0         80
   4a   20.0         30

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