我有大約 500 萬條記錄的數(shù)據(jù)，如下圖所示，我需要獲取新數(shù)據(jù)框中每個 ID 的最大值和平均值，以便每個 ID 只有一個值我對 python 和編程很陌生，這個小組很有幫助，但我似乎沒有找到這個特定問題的相關(guān)答案。謝謝
1 回答
largeQ
TA貢獻2039條經(jīng)驗 獲得超8個贊
這應(yīng)該這樣做：
import numpy as np
import pandas as pd
# create dummy data
ids = [1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4]
values = [13,21,34,22,34,2,3,34,12,45,45,23,67,76,32,23,80]
df = pd.DataFrame({'ID': ids, 'Values': values})
df = df.groupby('ID').agg({'Values': [min, max, np.mean]}) # group by on ID and calculate new columns min, max, mean for the values columns
df.columns = df.columns.droplevel(0) # get rid of the multilevel columns due to the grouping
df.reset_index()
編輯：感謝 ALollz 指出以下快捷方式（避免多級索引）：
df = df.groupby('ID')['Values'].agg([min, max, np.mean]) # group by on ID and calculate new columns min, max, mean for the values columns
df.reset_index()
讓我知道是否有任何步驟需要詳細說明。
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