如何在熊猫的多个列上分组和汇总

我在熊猫中有以下数据框

 ID     Balance     ATM_drawings    Value
 1      100         50              345 
 1      150         33              233
 2      100         100             333 
 2      100         100             234

我希望数据以所需的格式

 ID     Balance_mean    Balance_sum     ATM_Drawings_mean    ATM_drawings_sum 
 1      75              250             41.5                 83 
 2      200             100             200                  100

我正在使用以下命令在熊猫中做到这一点

 df1= df[['Balance','ATM_drawings']].groupby('ID', as_index = False).agg(['mean', 'sum']).reset_index()

但是，它没有给出我想要得到的。

您可以使用字典为每个系列指定聚合函数：

d = {'Balance': ['mean', 'sum'], 'ATM_drawings': ['mean', 'sum']}
res = df.groupby('ID').agg(d)

# flatten MultiIndex columns
res.columns = ['_'.join(col) for col in res.columns.values]

print(res)

    Balance_mean  Balance_sum  ATM_drawings_mean  ATM_drawings_sum
ID                                                                
1            125          250               41.5                83
2            100          200              100.0               200

或者您可以d通过定义dict.fromkeys：

d = dict.fromkeys(('Balance', 'ATM_drawings'), ['mean', 'sum'])