Pandas 具有混合唯一和聚合计算的Groupby

我有一个独特的数据框架，我正在尝试使用不同的方法进行分组和聚合。数据帧具有这些特征（本文中的示例数据）。下面也是截图。

• 这是一个合并的数据集，由

  be\u id

  列表示。如果此表中存在记录，则它们在

  sha256_cpn

  及其第一个

  unique_call_rank

  上联接，这意味着此记录根据相关的be_id的数量进行复制
• 我正试图通过

  第一次呼叫

  和

  设备平台

• sha256\u cpn

  是一个非唯一id，我想为

  调用

  和

  调用15秒

  聚合它，只要

  唯一调用排序

  不是上述解释中出现的重复值。基本统计

  unique\u call\u秩的第一个实例和所有子序列秩（2,3,4,5等）

• 剩余的布尔列

  visit\u scheduled

  ，

  visit\u…

  将被聚合

此信息表明

调用

和

调用_15_秒

是唯一的，因为计数基于

唯一调用_排名

1-#，但如果为1，则仅包括一次记录

目前，我已经尝试了以下代码，但它遗漏了

unique\u call\u rank

标准，我不确定如何解释这一点

agg_df_sum = df.groupby([
    'first_call',
    'device_platform'
], as_index=False)['calls','calls_15_seconds', 'visit_scheduled', 'visit_cancelled', 'visit_completed', 'visit_rescheduled'].sum()