Python 按函数分组

我有这张桌子

    uname   sid usage
0   Ahmad   a   5
1   Ahmad   a   7
2   Ahmad   a   10
3   Ahmad   b   2
4   Mohamad c   6
5   Mohamad c   7
6   Mohamad c   9

我想按uname和side进行分组，并将usage column=

group.max

-

group.min

。但如果组计数为

1

返回组

max

应该把它放出来

    uname   sid usage
0   Ahmad   a   5
1   Ahmad   b   2
2   Mohamad c   3    

如果

length

大于

1

else

max

，则可以使用with difference and：

df = df.groupby(['uname','sid'])['usage']
       .apply(lambda x: x.max()-x.min() if len(x) > 1 else x.max())
       .reset_index()
print (df)
     uname sid  usage
0    Ahmad   a      5
1    Ahmad   b      2
2  Mohamad   c      3

我想你也可以使用

iloc

来代替

max

：

df = df.groupby(['uname','sid'])['usage']
       .apply(lambda x: x.max()-x.min() if len(x) > 1 else x.iloc[0])
       .reset_index()
print (df)
     uname sid  usage
0    Ahmad   a      5
1    Ahmad   b      2
2  Mohamad   c      3

另一种解决方案，具有以下测试：

---

首先，使用

agg

抓取每组的

min

、

max

和

size

。
然后将

min

乘以

size>1

。如果是，则等于

min

，否则等于

0

。然后从

max

中减去该值

d1 = df.groupby(['uname', 'sid']).usage.agg(['min', 'max', 'size'])
d1['max'].sub(d1['min'].mul(d1['size'].gt(1))).reset_index(name='usage')

---

最好使用

d1['max'].sub（d1['min'].mul（d1['size'].gt（1））。重置索引（name='usage'）

d1 = df.groupby(['uname', 'sid']).usage.agg(['min', 'max', 'size'])
d1['max'].sub(d1['min'].mul(d1['size'].gt(1))).reset_index(name='usage')