Python 过滤函数可以与groupby函数一起使用吗？

我有一个由100个问题组成的数据框架

|Date|QID|Time_1|Answer_1|Time_2|Answer_2|Time_3|Answer_3|
|1/12|001|20    |  A     |  30  |   A    |  34  |   D    |
|1/12|001|22    |  A     |  10  |   A    |  12  |   D    |
|1/12|002|27    |  B     |  40  |   A    |  45  |   D    |
|1/12|002|25    |  A     |  60  |   C    |  23  |   D    |

所以，我想要一段时间的描述性统计数据，比如max，min，mean

我使用以下代码：

df.groupby('QID')["Time_1","Time_2"].agg(['min','max', 'mean'])

我得到这个输出：

       Time_1      Time_2
    min max mean min max mean
QID                     
001 20  22  21   10  30   20
002 25  27  26   40  60   50

但是因为我有更多的数据，我想使用这个代码，我得到了一个错误

df_sample.groupby('QID')[df_sample.filter(like='Time')].agg(['min','max', 'mean'])

TypeError:'DataFrame'对象是可变的，因此不能对其进行哈希运算

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有人知道其他方法或简单方法吗？谢谢你

想要的输出是什么？尝试

df_sample.groupby（'QID'）[*df_sample.filter（like='Time'）].agg（['min'，'max'，'mean']）

尝试

df_sample.groupby（'QID'）[df_sample.filter（like='Time'）.columns]。agg（'min'，'max'，'mean']）

想要的输出是什么？尝试

df_sample.groupby（'QID'）[*df sample.filter（like='Time'）。agg）(['min'、'max'、'mean']）

？尝试

df_sample.groupby（'QID'）[df_sample.filter（like='Time'）.columns].agg（['min'、'max'、'mean']）