如何在熊猫中找到多列的总和和平均值答案

【问题标题】：how to find the sum and average of multiple columns in pandas如何在熊猫中找到多列的总和和平均值
【发布时间】：2019-10-30 00:07:20
【问题描述】：

我有一个包含 4 列的数据框。数据框如下所示：

      date  sell price      cost price            discount
2019-10-13    2000            2000               0
2019-10-21    3000            3000               0

我需要找到 cost price 和 sell price 两列的总和和平均值。输出应该是这样的：

                total      avg           
sell price       5000      2500          
cost price       5000      2500

我怎样才能得到这个？

【问题讨论】：

试试df['sell price'].sum()和df['sell price'].mean()
Pandas - possible to aggregate two columns using two different aggregations?的可能重复

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

使用DataFrame.agg:

  new_df=df[['sell_price', 'cost_price']].agg(['sum','mean']).T.rename(columns={'sum':'total','mean':'Avg'})
print(new_df)

             total     Avg
sell_price  5000.0  2500.0
cost_price  5000.0  2500.0

【讨论】：

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【解决方案2】：

试试这个：

df[["sell price", "cost price"]].agg( ["sum", "mean"]).stack().unstack(0).rename(columns={"sum": "total", "mean": "avg"})

输出：

            total     avg
sell price  5000.0  2500.0
cost price  5000.0  2500.0

[Program finished]

【讨论】：

【解决方案3】：

使用聚合应该做到这一点。

df.aggregate({"cost_price":['sum','mean'],"sell_price":['sum','mean']})

[更新] 为什么它不起作用？有什么错误可以看吗？

【讨论】：