Python 熊猫群居在哪里

我有这样一个数据帧：

    col1 col2
0    a   100
1    a   200
2    a   150
3    b   1000
4    c   400
5    c   200

def aggregator(col1, col2):
    return col1+col2

我要做的是按col1分组并计算出现的次数，如果count等于或大于2，则计算这些行的col2平均值，如果不应用另一个函数。输出应为：

    col1 mean
0    a   150
1    b   whatever aggregator function returns 
2    c   300

我在这里使用了@ansev solution，但我不想用NaN替换它们，实际上我想用另一个函数返回的值替换它，如下所示：

    col1 col2
0    a   100
1    a   200
2    a   150
3    b   1000
4    c   400
5    c   200

def aggregator(col1, col2):
    return col1+col2

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请记住，实际的聚合器函数更复杂，并且依赖于其他表，这只是为了简化问题。

我不确定这是否是您需要的，但您可以解决应用问题：

def aggregator(x):
    if len(x)==1:
        return pd.Series( (x['col1'] + x['col2'].astype(str)).values)
    else: return pd.Series(x['col2'].mean())

df.groupby('col1').apply(aggregator)

输出：

          0
col1       
a       150
b     b1000
c       300

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你的问题没有多大意义。如果计数小于2，那么有什么可聚合的？好的捕获！2是一个任意数！