Python 3.x 每个组的汇总统计数据和使用pandas的转置

我有一个如下所示的数据帧

df = pd.DataFrame({'person_id': [11,11,11,11,11,11,11,11,12,12,12],
                   'time' :[0,0,0,1,2,3,4,4,0,0,1],
                   'value':[101,102,np.nan,120,143,153,160,170,96,97,99]})

我想做的是

a） 获取每个时间点每个主题的汇总统计信息（例如：0小时、1小时、2小时等）

b） 请注意，

NA

行在计算平均值时不应算作单独的记录/行

我在试下面的方法

for i in df['subject_id'].unique()
        df[df['subject_id'].isin([i])].time.unique
        val_mean = df.groupby(['subject_id','time']][value].mean()
        val_stddev = df[value].std()

但我无法获得预期的输出

我希望我的输出如下所示，我希望每个时间点有一行（例如：0小时、1小时、2小时、3小时等）。请注意，

NA

行在计算平均值时不应算作单独的记录/行

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我想你可以试试

df.groupby（['person\u id'，'time']）['value'].agg（['mean'，'media'，'std']）

你可以写一个答案，我可以接受它。这只是一行简单的代码：-）@ShubhamSharma，但这样，每当我搜索投票结果和未回答的问题时，它仍然会弹出：-）我想你可以试试

df.groupby（['person\u id'，time']）['value'].agg（['mean'，median'，std']）

你可以写一个答案，我可以接受它。这只是一行简单的代码：-）@ShubhamSharma，但这样，每当我搜索投票结果和未回答的问题时，它仍然会弹出：-）