熊猫：从Groupby创建一个数据帧，并在不同的列上应用和和平均值[重复]
我有以下数据帧
medal number Age
Gold 5 25
Silver 4 30
Bronze 3 45
Gold 1 23
Silver 2 12
Bronze 3 16
并且，我试图通过对奖牌分组，得到“数字”和“年龄”的平均值。我可以用两条线做，但是如何用熊猫Groupby单线做。
我可以一次做一个手术
df.groupby(['medal'])['Age'].mean()
或者
df.groupby(['medal'])['number'].sum()
然后可能合并，这是一个漫长的过程。那么如何以这种方式实现呢
下面是所需的输出
medal number Age
Bronze 6 30.5
Gold 6 24.0
Silver 6 21.0
共有2个答案
使用groupby上的agg方法和字典，如下所示：
df.groupby(['medal']).agg({'number': 'sum', 'Age':'mean'})
通过字典聚合具有聚合函数的列名称，并在输出DataFrame中为列添加as_index=False：
df1 = df.groupby('medal', as_index=False).agg({'Age': 'mean','number':'sum'})
print (df1)
medal Age number
0 Bronze 30.5 6
1 Gold 24.0 6
2 Silver 21.0 6
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我有两个熊猫数据帧共享一个共同的列名。我想合并公共列名，但保留与第二个dataFrame中的所有不同列，其中公共列名称匹配。下面是两个数据帧的示例： 我希望预期的结果是： 也就是说，当列“A”匹配时，我希望保留I，J，K，L的行，并且不等于“NaN ”,对于DF1中的列也是如此。 我已经尝试了所有的pd.merge选项，但是它们似乎没有做我上面要求的事情。例如， 在“A”上匹配并将所有键保留在左侧
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问题内容： 我无法获得熊猫列的平均值或均值。有一个数据框。我在下面尝试的任何事情都没有给我该列的平均值 以下返回几个值，而不是一个： 这样： 问题答案： 如果您只想要列的均值，请选择列（这是一个系列），然后调用：
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我不能得到熊猫的平均值或平均值。有一个数据框。下面我尝试的东西都没有给我列的平均值 以下内容返回多个值，而不是一个值： 这也是：
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我是新来的。任何帮助都将不胜感激 这是我的原始数据： 我想得到的是： 1创建一个新的列调用平均值，以计算每个提要的平均市值。 2求加权平均数。 这是我当前的代码，我得到NaN： 对于加权平均代码： 我得到了一个错误： AttributeError:“Series”对象没有属性“value”
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我肯定错过了一些简单的东西。尝试合并熊猫中的两个数据帧，它们的列名基本相同，但右边的数据帧有一些左边没有的列，反之亦然。 我已尝试使用外部联接进行联接： 但这会产生： 我还指定了一个要连接的列（例如，on="id"），但这会重复所有列，除了"id"，如attr_1_x、attr_1_y，这并不理想。我还传递了整个列列表（有很多）到on： 其产生： 我错过了什么？我想得到一个附加了所有行的df，并且
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我正在寻找通过以下条件过滤df的方法： 由创建的