Pandas groupby 表示多列并计算单列

Question

我正在使用 BS4 抓取房屋广告，并使用 Pandas 分析数据。

以下命令，

madrid_rooms_district=df.groupby('district', as_index=False)['rent','size house, m2', 'price per m2','deposit'].agg(['mean', 'size'])

生成一个表，每行一个区域，每列区域的'rent','size house, m2', 'price per m2','deposit' 均值。这就是我需要的。

我还需要 一个 列显示每个地区的广告数量，因此 .agg() 中的 'size'。但是，该命令的当前设置为我提供了 四 列显示广告数量，['rent','size house, m2', 'price per m2','deposit'] 中的每个项目一列。

如何将“计数”列的数量从四减少到一？

例如我有，

district | rent; mean | rent; size | size house, m2; mean | size house, m2; mean | ...
   -----------------------------------------------------------------------------------
   A     |    300     |     2      |        100           |       2              | ...
   B     |    400     |     6      |        200           |       6              | ...
   C     |    500     |     3      |        120           |       3              | ...

我需要，

district | rent; mean | size house, m2; mean | price per m2; mean | deposit; mean | count
   ---------------------------------------------------------------------------------------
   A     |    300     |        100           |        15          |       1       |   2
   B     |    400     |        200           |        14          |       2       |   6
   C     |    500     |        120           |        12          |       3       |   3

我一直试图通过创建两个 DataFrame 来以不同的方式解决这个问题；一个用于手段，一个用于计数，但无法将它们合并到一个 DataFrame 中。试过系列，试过加入，试过追加，试过......

Answer 1

一个简单的选择是在原始数据集中添加一列 1（我们称之为“计数”），然后在该列上求和：

df['count'] = 1
aggregator = {'rent' : 'mean',
              'size house, m2' : 'mean',
              'price per m2': 'mean',
              'deposit' : 'mean',
              'count': 'sum'}
madrid_rooms_district = df.groupby('district', as_index=False)['rent','size house, m2', 'price per m2', 'deposit'].agg(aggregator)