Python Pandas : equivalent to SQL's aggregate functions?

Question

pandas 相当于什么:

select mykey, sum(Field1) as Field1, avg(Field1) as avg_field1, min(field2) as min_field2
from df
group by mykey

在 SQL 中？我知道在 pandas 中我可以做到

grouped = df.groupby('mykey')

然后

grouped.mean()

将计算所有字段的平均值。但是，我需要在不同的列上使用不同的聚合函数:在某些列上根本没有，在其他列上求和和平均值，在其他列上仅求最大值，等等。

如何在 pandas 中实现这一目标？谢谢!

Answer 1

您可以将多个函数应用于多个字段:

    f = {'Field1':'sum',
         'Field2':['max','mean'],
         'Field3':['min','mean','count'],
         'Field4':'count'
         }

    grouped = df.groupby('mykey').agg(f)

希望这有帮助! Pandas 是一个非常强大的工具。