python如何按求和和平均列分组？
作为输入，我有一个带时间的CSV文件，每次都有一串数字。
Time,F1,F2,F3
8:11,5,2,4
9:25,9,8,2
9:39,7,3,2
9:53,6,5,1
10:07,4,6,7
10:21,7,3,1
10:35,5,6,7
11:49,1,2,1
12:03,3,3,1
我想输出按小时平均和总和分组的每小时表格：
Time,SUM F1,SUM F2,SUM F3,AVG F1,AVG F2,AVG F3
8:00,5,2,4,5,2,4
9:00,22,16,5,7.3,5.3,1.6
10:00,16,15,15,5.3,5,5
11:00,1,2,1,1,2,1
12:00,3,3,1,3,3,1
到目前为止，我一直在看用字典来完成它，其中小时是一个关键，值是一个计数和总和的列表，然后将总和除以计数就可以得到平均值。我敢肯定，必须有一种更清洁的方法来做到这一点。也许有些图书馆可以使用它。有什么建议？
问题答案：
一个熊猫的解决方案：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('f123.csv')
df['Time'] = df['Time'].apply(lambda x: x.split(':')[0] + ':00')
by_hour = df.groupby('Time')
data = {}
for name in ['F1', 'F2', 'F3']:
data['SUM ' + name] = by_hour[name].sum()
data['AVG ' + name] = by_hour[name].mean()
res = pd.DataFrame(data)
print(res)
印刷品：
AVG F1 AVG F2 AVG F3 SUM F1 SUM F2 SUM F3
Time
10:00 5.333333 5.000000 5.000000 16 15 15
11:00 1.000000 2.000000 1.000000 1 2 1
12:00 3.000000 3.000000 1.000000 3 3 1
8:00 5.000000 2.000000 4.000000 5 2 4
9:00 7.333333 5.333333 1.666667 22 16 5
另存为csv文件：
res.to_csv('res.csv')
这是以下内容res.csv：
Time,AVG F1,AVG F2,AVG F3,SUM F1,SUM F2,SUM F3
10:00,5.333333333333333,5.0,5.0,16,15,15
11:00,1.0,2.0,1.0,1,2,1
12:00,3.0,3.0,1.0,3,3,1
8:00,5.0,2.0,4.0,5,2,4
9:00,7.333333333333333,5.333333333333333,1.6666666666666667,22,16,5
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