Python pandas: mean和sum groupby同时位于不同列

在Python中，pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了许多功能来处理和分析数据。其中，mean和sum是pandas中的两个常用函数，用于计算数据的平均值和总和。而groupby函数则用于按照指定的列对数据进行分组。

在给定的问答内容中，mean和sum groupby同时位于不同列，意味着我们需要对不同的列进行分组，并计算每个分组的平均值和总和。

下面是一个完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用groupby函数对数据进行分组，并同时应用mean和sum函数来计算每个分组的平均值和总和。具体的步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个DataFrame对象，包含需要处理的数据：

data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

这里我们创建了一个包含'A'、'B'、'C'和'D'四列的DataFrame对象。

1. 使用groupby函数对数据进行分组，并同时应用mean和sum函数：

grouped = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'mean', 'D': 'sum'})

这里我们将'A'和'B'两列作为分组的依据，然后使用agg函数对'C'列应用mean函数，对'D'列应用sum函数。

1. 查看结果：

print(grouped)

输出结果如下：

          C    D
A   B          
bar one  20   80
    three  4   40
    two    5  110
foo one    4   80
    three  8   80
    two    4   50

这里的结果是一个新的DataFrame对象，其中包含了每个分组的平均值和总和。

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