Python 如何按特定数据帧列分组

我有以下数据帧：

    name    style val1 val2 val3
23  sher      D     2    5    6
56  sher      C     3    2    4
34  David     A     1    1    1
47  iamgo     B     4    4    3
77  para      A     6    4    2
120 moli      A     7    2    5
86  para      A     5    4    1

我想使用groupby“name”创建新的数据帧，它将返回以下内容：

          style val1 val2 val3
  name
  sher      D,C   3    5    4
  David     A     1    1    1
  iamgo     B     4    4    3
  para      A     6    4    2
  moli      A     7    2    5

对于“样式”，我想添加值，以防其值不相同（如“para”）， 对于“val1”和“val2”，为最大值， 对于“val3”，为最小值， 并重置索引。 这是我的密码：

df.groupby('name').agg({
    'style': sum,
    'val1': max,
    'val2': max,
    'val3': min
    })

输出：

          style val1 val2 val3
  name
  sher      DC   3    5    4
  David     A    1    1    1
  iamgo     B    4    4    3
  para      AA   6    4    2
  moli      A    7    2    5

我错过了什么

---

谢谢，

使用

join

函数代替

sum

：

df1 = df.groupby('name').agg({
      'style': ','.join,
      'val1': max,
      'val2': max,
      'val3': min
})

print (df1)
      style  val1  val2  val3
name                         
David     A     1     1     1
iamgo     B     4     4     3
moli      A     7     2     5
para    A,A     6     4     1
sher    D,C     3     5     4

如果需要唯一值，请将值转换为集合：

df2 = df.groupby('name').agg({
      'style': lambda x: ','.join(set(x)),
      'val1': max,
      'val2': max,
      'val3': min
})

print (df2)
      style  val1  val2  val3
name                         
David     A     1     1     1
iamgo     B     4     4     3
moli      A     7     2     5
para      A     6     4     1
sher    D,C     3     5     4

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谢谢还有，我如何添加另一个名为“外观”的列并计算“名称”的外观？@danan-你认为

df1=df.groupby（'name'）.agg（{'style'：'，'）。join，'val1'：max，'val2'：max，'val3'：min，'name'：'size'}）。rename（columns={'name'：'appearance'}）

。@jezreal，开始工作了！再次感谢。你能解释一下怎么做吗？为什么使用“name”：“size”返回“name”的计数？“大小”是函数吗？@danan-是的，它是函数-像

min

，

max

也是函数。我很困惑，因为“”符号