Python 熊猫：按功能分组和聚合

假设我有一个具有以下值的数据帧：

    name     start    end     description
0    ag       20       30       None
1    bgb      21       111      'a'
2    cdd      31       101      None
3    bgb      17       19       'Bla'
4    ag       20       22       None

我想通过

groupby

name，然后获得（

end

-

start

）值的平均值

我可以使用

mean

（

df.groupby（['name']，as_index=False）。mean（）

）

---

但是我怎样才能给平均值函数两列的减法（最后一列）？

你可以减去列，然后按列分组

df['name']

：

df1 = df['end'].sub(df['start']).groupby(df['name']).mean().reset_index(name='diff')
print (df1)
 name  diff
0   ag     6
1  bgb    46
2  cdd    70

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diff

的另一个想法：

df1 = (df.assign(diff = df['end'].sub(df['start']))
         .groupby('name', as_index=False)['diff']
         .mean())
print (df1)
  name  diff
0   ag     6
1  bgb    46
2  cdd    70