Python 在同一列上添加多个摘要

我有以下声明：

print p.df.groupby(by="Sector").agg({"Average % Weight Port":"sum","Average % Weight Port":"mean"})

这给了我：

平均重量百分比端口

扇区
现金0.16

非必需消费品9.36

主要消费品6.60

能源7.41

财务报表14.02

保健12.43

工业标准20.45

也就是只有一列。如何在一列中获得两个摘要统计信息

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谢谢

一个字典只能有一个与键关联的值，这样语法就不起作用了。要获得类似的输出，还有两个其他选项：可以使用括号选择列，然后传递要应用的缩减操作列表：

>>> df = pd.DataFrame({"sector": ["a","a","b","b"], "AWP": [10,20,30,32]})
>>> df.groupby("sector")["AWP"].agg(["sum", "mean"])
        sum  mean
sector           
a        30    15
b        62    31

或者您仍然可以使用字典，但使用操作列表作为值：

>>> df.groupby("sector").agg({"AWP": ["sum", "mean"]})
       AWP     
       sum mean
sector         
a       30   15
b       62   31

>>> df.groupby("sector").agg({"AWP": {"newsum": "sum", "newmean": "mean"}})
          AWP        
       newsum newmean
sector               
a          30      15
b          62      31

请注意，在最后一个版本中，您保留了有关聚合列名称的信息

如果需要不同名称的列，可以添加

.rename（columns={“sum”：“s2”}）

，或使用字典作为值：

>>> df.groupby("sector").agg({"AWP": ["sum", "mean"]})
       AWP     
       sum mean
sector         
a       30   15
b       62   31

>>> df.groupby("sector").agg({"AWP": {"newsum": "sum", "newmean": "mean"}})
          AWP        
       newsum newmean
sector               
a          30      15
b          62      31

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使用

.groupby（“x”）.agg（{“ABC”：“sum”}）