我有一個看起來像的數據框

day type col d_1 d_2 d_3 d_4 d_5...

1 A 1 1 0 1 0

1 A 2 1 0 1 0

2 B 1 1 1 0 0

也就是說,我有一個普通的列(col)和許多以d_為前綴的列

我需要按日執行groupby并鍵入,我想計算每個日期類型組合的每個d_列中的值的總和.我還需要在我的數據中的其他列上執行其他聚合函數(例如示例中的col)

我可以用：

agg_df=df.groupby(['day','type']).agg({'d_1': 'sum', 'col': 'mean'})

但這只計算一個d_列的總和.如何在數據中指定所有可能的d_列？

換句話說,我想寫一些類似的東西

agg_df=df.groupby(['day','type']).agg({'d_*': 'sum', 'col': 'mean'})

所以預期的輸出是：

day type col d_1 d_2 d_3 d_4 d_5...

1 A 1.5 2 0 2 0 ...

2 B 1 1 1 0 0

如您所見,col通過mean進行聚合,而d_列進行求和.

謝謝你的幫助！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pandas python groupby_python – 如何使用pandas groupby汇总多个列？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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