Python 列A值基于列B的groupby聚合

我有一个带有捐赠信息的熊猫数据框，示例如下：

DonorID  DonationID     Date        Amount
a1234    3767           1/1/2019    $100
a1234    2193           2/1/2019    $50
a1234    0915           3/1/2019    $75
b5678    4562           5/1/2019    $45
b5678    8965           4/1/2019    $80

我正在使用groupby函数来计算每个DonorID的总金额和min date，但我也想计算DonorID最早的捐赠金额和捐赠金额

df2 = df1.groupby(['DonorID'], as_index=False ).agg( {'Amount':sum,'Date':min})

电流输出为：

DonorID      Amount         Date
a1234        $225           1/1/2019
b5678        $125           4/1/2019

所需的输出应符合以下要求：

DonorID      Amount          Date               First Gift Amount      DonationID
a1234        $225            1/1/2019           $100                   3767
b5678        $125            4/1/2019           $80                    8965

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任何帮助都将不胜感激

您可能想要这样的东西：

df.sort_values('Date').groupby(['DonorID'], as_index=False)\
  .agg({'Amount':['sum', 'first'], 'Date': 'min', 'DonationID': 'first'})

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有两种方法可以实现这一点

您可以首先在

“日期”

列中对数据帧进行排序。这将确保当您使用聚合方法

“first”

时，您将获得与最小日期对应的值

如果您不想使用

排序\u值

（无论出于何种原因）。您可以指定一个临时列来获取

日期列的
idxmin（）
。然后，您可以使用
map
从原始数据帧中提取相关值：

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下面是一种使用

agg（）

方法解包字典的方法。这允许您使用带有空格的列名

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['Amount'] = df['Amount'].str.replace('$','')
df['Amount'] = pd.to_numeric(df['Amount'])
df.sort_values(by='Date',ascending=True).groupby('DonorID').agg(**{'Amount': ('Amount','sum'),'Date':('Date','first'),'First Gift Amount': ('Amount','first'),'DonationID':('DonationID','first')})

df2 = (df1
       .groupby(["DonorID"], as_index=False)
       .agg(
           amount=("Amount", "sum"),
           date=("Date", "min"),
           min_date_idx=("Date", "idxmin"))
       .assign(
           first_amount=lambda d: d["min_date_idx"].map(df1["Amount"]),
           donation_id=lambda d: d["min_date_idx"].map(df1["DonationID"])
       ))

print(df2)

  DonorID  amount       date  min_date_idx  first_amount  donation_id
0   a1234     225 2019-01-01             0           100         3767
1   b5678     125 2019-04-01             4            80         8965

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['Amount'] = df['Amount'].str.replace('$','')
df['Amount'] = pd.to_numeric(df['Amount'])
df.sort_values(by='Date',ascending=True).groupby('DonorID').agg(**{'Amount': ('Amount','sum'),'Date':('Date','first'),'First Gift Amount': ('Amount','first'),'DonationID':('DonationID','first')})