Pandas 熊猫团员+；多个聚合/应用多个列

我有这个最小的样本数据：

import pandas as pd
from pandas import Timestamp

data = pd.DataFrame({'Client': {0: "Client_1",  1: "Client_2",  2: "Client_2",  3: "Client_3",  4: "Client_3",  5: "Client_3",  6: "Client_4",  7: "Client_4"},
 'Id_Card': {0: 1,  1: 2,  2: 3,  3: 4,  4: 5,  5: 6,  6: 7,  7: 8},
 'Type': {0: 'A',  1: 'B',  2: 'C',  3: np.nan,  4: 'A',  5: 'B',  6: np.nan,  7: 'B'},
 'Loc': {0: 'ADW',  1: 'ZCW',  2: 'EWC',  3: "VWQ",  4: "OKS",  5: 'EQW',  6: "PKA",  7: 'CSA'},
 'Amount': {0: 10.0,  1: 15.0,  2: 17.0,  3: 32.0,  4: np.nan,  5: 51.0,  6: 38.0,  7: -20.0},
 'Net': {0: 30.0,  1: 42.0,  2: -10.0,  3: 15.0,  4: 98,  5: np.nan,  6: 23.0,  7: -10.0},
 'Date': {0: Timestamp('2018-09-29 00:00:00'), 1: Timestamp('1996-08-02 00:00:00'), 2: np.nan, 3: Timestamp('2020-11-02 00:00:00'), 4: Timestamp('2008-12-27 00:00:00'), 5: Timestamp('2004-12-21 00:00:00'), 6: np.nan, 7: Timestamp('2010-08-25 00:00:00')}})
data

我正试图通过

Client

列聚合此数据分组。计算每个客户的

Id_卡

，将

类型

，

Loc

，用

分隔（例如，
A；B
和
ZCW；EWC
客户2

的值，而不是

A；ZCW

B；EWC

），对每个客户的

金额

，

净值

求和，并获得每个客户的最小

日期

。然而，我面临一些问题：

这些函数可以单独完美地工作，但我找不到混合

聚合

函数和

应用

函数的方法：

代码示例：

data.groupby("Client").agg({"Id_Card": "count", "Amount":"sum", "Date": "min"})
data.groupby('Client')['Loc'].apply(';'.join).reset_index()

data.groupby('Client')['Type'].apply(';'.join).reset_index()
TypeError: sequence item 0: expected str instance, float found

cols_to_sum = ["Amount", "Net"]
data.groupby("Client").agg({"Id_Card": "count", cols_to_sum:"sum", "Date": "min"})

cols_to_join = ["Type", "Loc"]
data.groupby('Client')[cols_to_join].apply(';'.join).reset_index()

apply函数不适用于缺少值的列：

代码示例：

data.groupby("Client").agg({"Id_Card": "count", "Amount":"sum", "Date": "min"})
data.groupby('Client')['Loc'].apply(';'.join).reset_index()

data.groupby('Client')['Type'].apply(';'.join).reset_index()
TypeError: sequence item 0: expected str instance, float found

cols_to_sum = ["Amount", "Net"]
data.groupby("Client").agg({"Id_Card": "count", cols_to_sum:"sum", "Date": "min"})

cols_to_join = ["Type", "Loc"]
data.groupby('Client')[cols_to_join].apply(';'.join).reset_index()

聚合和应用函数不允许我为一次转换放置多个列：

代码示例：

data.groupby("Client").agg({"Id_Card": "count", "Amount":"sum", "Date": "min"})
data.groupby('Client')['Loc'].apply(';'.join).reset_index()

data.groupby('Client')['Type'].apply(';'.join).reset_index()
TypeError: sequence item 0: expected str instance, float found

cols_to_sum = ["Amount", "Net"]
data.groupby("Client").agg({"Id_Card": "count", cols_to_sum:"sum", "Date": "min"})

cols_to_join = ["Type", "Loc"]
data.groupby('Client')[cols_to_join].apply(';'.join).reset_index()

在（3）中，我只将

Amount

和

Net

放在聚合函数中，我可以将它们分别放在聚合函数中，但我正在寻找一种更有效的方法，因为我正在处理大量的列

---

预期的输出是相同的数据帧，但与beggining中列出的条件聚合。

逐步进行，准备三个不同的数据帧，以便稍后合并它们。 第一个数据帧用于简单的函数，如

count、sum、mean

df1=data.groupby（“Client”）.agg（{“Id_Card”：“count”，“Amount”：“sum”，“Net”：sum，“Date”：“min”）。重置索引（）

接下来处理

Type

和

Loc

join，我们使用fill na来处理nan值

df2=data[['Client'，'Type']].fillna（''）.groupby（“Client”）['Type'].apply(
“；”.join）。重置索引（）
df3=数据[['Client'，'Loc']].填充（''）.groupby（“Client”）['Loc'].应用(
“；”.join）。重置索引（）

最后将结果合并在一起：

data_new = df1.merge(df2, on='Client').merge(df3, on='Client')

新输出的数据：

---

要进行连接，必须过滤掉NaN值。由于join必须在两个位置应用，因此我创建了一个单独的函数

def join_non_nan_values(elements):
    return ";".join([elem for elem in elements if elem == elem])  # elem == elem will fail for Nan values

data.groupby("Client").agg({"Id_Card": "count", "Type": join_non_nan_values,
                            "Loc": join_non_nan_values, "Amount":"sum", "Net": "sum", "Date": "min"})

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是否有可能将函数中缺少的值串联起来？例如，客户机4的

类型
为
NaN；B
，或
nan；B
。是的，我们可以这样做
“；”。连接（[elem if elem==elem else str（elem）for elem in elems in elements]）
因为NaN是float，所以我们必须转换为string。