python - Pandas :根据组的不同汇总

所以说我有一些数据如下：

patient_id  lab_type  value
1           food       10
1           food       8
2           food       3
2           food       5
1           shot       4
1           shot       10
2           shot       2
2           shot       4

然后，我将诸如groupby(['patient_id', 'lab_type'])

之后，我想在value上汇总，但每个lab_type都不同。在food上，我想使用mean进行汇总；在shot上，我想使用sum进行汇总。

最终数据应如下所示：

  patient_id  lab_type  value
  1           food       9 (10 + 8 / 2)
  2           food       4 (3 + 5 / 2)
  1           shot       14 (10 + 4)
  2           shot       6 (2 + 4)

最佳答案

对于食物，我想使用均值进行汇总，而在出手时，我希望使用总和进行汇总。


只需使用.apply并传递自定义函数即可：

def calc(g):
    if g.iloc[0].lab_type == 'shot':
        return sum(g.value)
    else:
        return np.mean(g.value)
result = df.groupby(['patient_id', 'lab_type']).apply(calc)

在这里calc接收每个组的数据帧，如Panda's split-apply-combine中所示。结果，您得到了想要的东西：

patient_id  lab_type
1           food         9
            shot        14
2           food         4
            shot         6
dtype: float64

关于python - Pandas :根据组的不同汇总，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/34981042/