从列中获得低，高和平均值

Question

我试图从列中获得低，高和平均值。但是，我只想按列值进行汇总。例如，如果我们有2行具有相同的列值，那么我们将这两者聚合在一起。此外，他们必须是同一个载体。像这样的东西：

在处理之前：

carrier   class   price
SP        A       22
VZ        C       33
XM        A       50 
XM        D       20     
SP        A       88
VZ        C       100

处理后：

carrier   class   price   low   high   mean
SP        A       22      22    88     55
VZ        C       33      33    100    66.5
XM        A       50      50    50     50
XM        D       20      20    20     20
SP        A       88      22    88     55
VZ        C       100     33    100    66.5

正如您所看到的，如果我们拥有相同的载体和相同的类，那么我们会聚合并获得低，高和平均值。如果我们有相同的运营商，但没有相同的类别，那么我们不会聚合，但我们仍然得到低，高，平均值，这与类的价格相同。

我希望结果与处理后的结果完全一样。结果应该是数据帧。我怎么能做到这一点？

Answer 1

使用带有聚合函数的新列名称和DataFrameGroupBy.agg到原始join的元组列表的DataFrame：

d = [('low','min'),('high','max'),('mean','mean')]
df1 = df.join(df.groupby(['carrier','class'])['price'].agg(d), on=['carrier','class'])
print (df1)
  carrier class  price  low  high  mean
0      SP     A     22   22    88  55.0
1      VZ     C     33   33   100  66.5
2      XM     A     50   50    50  50.0
3      XM     D     20   20    20  20.0
4      SP     A     88   22    88  55.0
5      VZ     C    100   33   100  66.5

详情：

print (df.groupby(['carrier','class'])['price'].agg(d))
               low  high  mean
carrier class                 
SP      A       22    88  55.0
VZ      C       33   100  66.5
XM      A       50    50  50.0
        D       20    20  20.0

或者使用transform，有趣的解决方案：

d = [('low','min'),('high','max'),('mean','mean')]
g = df.groupby(['carrier','class'])['price']
for i, j in d:
    df[i] = g.transform(j)
print (df)
  carrier class  price  low  high  mean
0      SP     A     22   22    88  55.0
1      VZ     C     33   33   100  66.5
2      XM     A     50   50    50  50.0
3      XM     D     20   20    20  20.0
4      SP     A     88   22    88  55.0
5      VZ     C    100   33   100  66.5