获取pandas groupby obj中多个列的最大聚合数

Question

我有一个dataframe，想按一列“Company”分组，聚合多个列，然后找到每个聚合列的最大值的公司。在

  Company   performed    Requests     Request_Id  Num_of_refunds
0  A         7             60          U9             3
1  A         90            6           U10            2
2  B         89            6           ZX9            10
3  B         2             3           OOF            9         
4  B         22            0           LQI            4 
5  D         7             5           QW             3
6  D         87            2           XB             5

我想使用一个groupby和多个聚合 “已执行”、“请求”、“退款数量”和 计数“请求_Id”

我想要公司名称，以及返回的每个sum和count聚合的最大值

^{pr2}$

Answer 1

df.groupby(['Company']).agg({'performed':'sum'
    , 'Requests':'sum'
    , 'Num_of_refunds':'sum'
    ,'Request_Id':'count'})

Answer 2

您可以将^{}与sumif数字列和countif字符串一起使用，然后通过^{}最大值获得{}，并与转换为string的{}合并，如有必要，最后将{}转换为一行DataFrame，使用{a3}并转置：

f = lambda x: x.sum() if np.issubdtype(x.dtype, np.number) else x.count()
df1 = df.groupby('Company').agg(f)
print (df1)
         performed  Requests  Request_Id  Num_of_refunds
Company                                                 
A               97        66           2               5
B              113         9           3              23
D               94         7           2               8

df2 = (df1.idxmax() + ': ' + df1.max().astype(str)).to_frame().T
print (df2)
  performed Requests Request_Id Num_of_refunds
0    B: 113    A: 66       B: 3          B: 23