python - 为 Pandas 数据透视表中的每个值列定义 aggfunc

Question

试图生成一个包含多个“值”列的数据透视表。我知道我可以使用 aggfunc 以我想要的方式聚合值，但是如果我不想对两列求和或求平均，而是想要一列的总和而另一列的平均值。那么使用 pandas 可以做到这一点吗？

df = pd.DataFrame({
          'A' : ['one', 'one', 'two', 'three'] * 6,
          'B' : ['A', 'B', 'C'] * 8,
          'C' : ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'] * 4,
          'D' : np.random.randn(24),
          'E' : np.random.randn(24)
})

现在这将得到一个带有总和的数据透视表:

pd.pivot_table(df, values=['D','E'], rows=['B'], aggfunc=np.sum)

这意味着:

pd.pivot_table(df, values=['D','E'], rows=['B'], aggfunc=np.mean)

我怎样才能得到 D 的总和和 E 的平均值？

希望我的问题足够清楚。

Answer 1

您可以通过传入 dict 将特定函数应用于特定列。

pd.pivot_table(df, values=['D','E'], rows=['B'], aggfunc={'D':np.sum, 'E':np.mean})