Python 在groupby之后的1列内相互减去2个值

如果这是一个非常基本的问题，我很抱歉，但不幸的是，我在找出解决方案方面失败惨重

我需要从最后一个值中减去一列中的第一个值（在本例中为df中的第8列），并在将groupby应用于我的df后将其除以一个数字（例如60），以获得每个id的一个值。理想情况下，最终输出如下所示：

id     
1     1523
2     1644

当应用于df的整个列时，我有一个实际的方程，它自己工作：

(df.iloc[-1,8] - df.iloc[0,8])/60

但是，我无法将此部分与groupby函数相结合。除此之外，我尝试了apply，但没有成功

df.groupby(['id']).apply((df.iloc[-1,8] - df.iloc[0,8])/60)

我还尝试用等式部分创建一个函数，然后应用（func），但到目前为止，我的尝试都没有成功。非常感谢您的帮助，谢谢

演示：

In [204]: df
Out[204]:
   id  val
0   1   12
1   1   13
2   1   19
3   2   20
4   2   30
5   2   40

In [205]: df.groupby(['id'])['val'].agg(lambda x: (x.iloc[-1] - x.iloc[0])/60)
Out[205]:
id
1    0.116667
2    0.333333
Name: val, dtype: float64

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我刚刚试过，但当我这样做时，我得到一个很长的keyrerror:-1错误消息（不确定它是否有助于发布整个长错误消息，如果有帮助，可以这样做）。我检查了一下，我的id是int64，col_name是float64，这可能是个问题吗？我错了，我尝试了第一个版本，但没有意识到它已经被编辑过了，这个解决方案很有魅力！！！