Python 如何使用groupby将值附加到列表？

我有两个问题

第一:

如何将“价格”列的值附加到列表中？对下面的代码应用

to_list

方法只会将平均折扣附加到列表中，但我还需要将第一列（价格）单独提取到列表中

df = pd.read_json(prices.json, orient = "records")    
df.groupby("Prices")["Discounts"].mean()


Prices
421.0     93.243137
415.0     91.830721
147.0     96.098335
451.0     98.308000
532.0     99.589286
             ...
1333.0    91.655944
7124.0    94.670829
1315.0    97.975439
6316.0    91.800000
1334.0    99.081081

第二：

在将值添加到列表中时，如何将平均折扣数（第二列）四舍五入到最接近的100？

是这样的

prices_column = []
discounts_column = []

discounts_column.extend(df.groupby("Prices")["Discounts"].mean().to_list())

结果

df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 1],
                   'B': [1010.1112, 1300.009, 749.78, 900.98]})

df_dict = df.groupby('A')['B'].mean().round(2).to_dict()
a_column = list(df_dict.keys())
b_column = list(df_dict.values())

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您要查找的内容？

a\u列生成所需的输出，但b\u列在我的例子中只打印100。@Alexander，这可能是因为距离平均值最近的100是100（对于示例值，情况确实如此）。也许我误解了你所说的“最接近的100”的意思？例如，1005678应该是100,57。@Alexander我明白了。我已经更新了我的答案。

[1, 2]
[1070.37, 749.78]