Python 如何从df中写入选择和（列）、计数（其他列）

我是来自pyspark的pandas初学者，希望用pandas编写以下sql查询：

select sum(col) as sum_col, count(other_col) as count_other_col from pandas_df

我希望它返回一个新的数据帧

谢谢

我发现返回计数或总数但从未在新数据帧中出现的代码可能使用：

print(df.assign(col=df['col'].sum(), other_col=df['other_col'].size).iloc[[0]])

可能使用：

print(df.assign(col=df['col'].sum(), other_col=df['other_col'].size).iloc[[0]])

试试这个：

df = pd.DataFrame([[pandas_df.col.sum(),pandas_df.other_col.count()]], columns=['sum','count'])

试试这个：

df = pd.DataFrame([[pandas_df.col.sum(),pandas_df.other_col.count()]], columns=['sum','count'])

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预期的输出是什么？@U10 Forward预期的输出应该是一个新的数据帧，它有两列名为sum\u col，count\u other\u col，一行有各自操作的值。“各自操作的值”它们是什么？一个操作是

sum

，另一个是

count

。预期的输出是什么？@U10 Forward预期的输出应该是一个新的数据帧，它有两列名为sum\u col，count\u other\u col，一行有来自各自操作的值。“来自各自的操作”它们是什么？一个操作是

sum

，另一个是

count

。这样做只会返回相同的数据帧？实际上只返回相同数据帧的第一行dataframe@LawrenceVo不，是总和和size@LawrenceVo你不能只做agg=pandas_df.agg（{'col'：'sum'，'other_col'：'count'））然后从其索引中获取您的值？因此，

count\u other\u col

将是

agg.loc['b']

？Ahhh-0.20.0中的新版本-您知道我们现在达到了0.25.0…）这样做只返回相同的数据帧？实际上只返回相同数据帧的第一行dataframe@LawrenceVo不，是总和和size@LawrenceVo你能不能不做

agg=pandas_df.agg（{'col'：'sum'，'other_col'：'count'}）

然后从它的索引中得到你的值？因此，

count\u other\u col

将是

agg.loc['b']

？Ahhh-0.20.0中的新版本-您知道我们现在达到了0.25.0…）这是一个不错的解决方案，但希望能有更好的结果。如果我找不到更好的解决方案，我可能会使用这个。这不是一个坏的解决方案，但我希望它能翻译得更好。如果我找不到更好的方法，我可能会使用它。这会不会被弃用？我可能会考虑这个解决方案。“LaWrEnEvo”开发人员投入了大量的精力来规范<代码> > AGG用于数据文件、GROPBY和滚动等。据我所知，这种方法是他们认为的习惯用法。如果你有反对的证据，请分享。@brentertainer不知道要完全诚实。谢谢在前进的道路上，这不是很不受欢迎吗？我可能会考虑这个解决方案。“LaWrEnEvo”开发人员投入了大量的精力来规范<代码> > AGG用于数据文件、GROPBY和滚动等。据我所知，这种方法是他们认为的习惯用法。如果你有反对的证据，请分享。@brentertainer不知道要完全诚实。谢谢