我如何在熊猫中使用 sum() 和 count() （两者）作为 groupby答案

【问题标题】：How can i use sum() and count() (both) for a groupby in pandas我如何在熊猫中使用 sum() 和 count() （两者）作为 groupby
【发布时间】：2016-05-05 12:08:40
【问题描述】：

df=pandas.DataFrame(processed_data_format, columns=["file_name", "innings", "over","ball", "individual ball", "runs","batsman", "wicket_status","bowler_name","fielder_name"])  
df.groupby(['batsman'])['runs','ball'].sum()

使用这个我会得到类似的结果

a 30 29
b 4  1
c 10 15

我想用上面提到的代码结果得到名为filename的列的计数。最终结果应该是这样的

a 30 29 2
b 4  1  1
c 10 15 2

【问题讨论】：

可以加样吗processed_data_format
stackoverflow.com/questions/29127376/… 可能重复，更不用说这里完全覆盖了pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/…
@jezrael processes_data_format 是一个没有任何默认列的列表列表，这就是我为每列命名的原因。processed_data_format 看起来像 [[102032 , 1 , 1 , 1 , 0.3 , 4 , Sachin , Caught , Akthar , Malik] ,[102032 , 1 , 1 , 1 , 0.3 , 4 , Sachin , Caught , Akthar , Malik] .... ...]
Apply multiple functions to multiple groupby columns的可能重复

标签： python pandas

【解决方案1】：

df=pandas.DataFrame(processed_data_format, columns=["file_name", "innings", "over","ball", "individual ball", "runs","batsman", "wicket_status","bowler_name","fielder_name"])      
a = {'runs':['sum'],'ball':['sum'],'file_name':['nunique']}
t = df.groupby('batsman').agg(a)

这种格式不需要使用count()代替count使用nunique来获取唯一值的个数

【讨论】：