Python 在数据帧中聚合值和总计

以下是我试图做的，熊猫数据框中的样本数据表示df为：

ID  Date    Amount

A   5/11/16      5
B   12/10/16    27
B   13/10/16    45
B   14/10/16    2
A   5/12/16     89
C   28/1/16     34
D   29/8/16     12
D   20/5/16     12
C   2/1/17      90

对于每个ID，我需要列表中日期（天数）的差异、另一个列表中的金额、最终列表中金额的总和

输出应为：

A [30] [5,89] [94]

B [01,01] [27,45,2] [74]..

我试图通过以下方式对数据进行分组：

df=df.groupby（'ID'）['Amount'].apply（列表）

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这给了我列表中按ID和金额分组的数据，但我无法计算如何获得不同的日期。

您可以按ID分组，然后执行一些聚合

df.Date = pd.to_datetime(df.Date, format='%d/%m/%y') # convert to a date column
df = df.groupby('ID').agg({'Date' : lambda x: x.diff().dropna().dt.days, \
                           'Amount' : [lambda y: y.values.tolist(), 'sum']})
df.columns = ['Diff', 'Amount', 'Total']

df

      Diff       Amount  Total
ID                            
A       30      [5, 89]     94
B   [1, 1]  [27, 45, 2]     74
C      340     [34, 90]    124
D     -101     [12, 12]     24

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你的问题是什么？你试了什么？什么不起作用？现在更新。。。。