按一列分组，并在pandas中查找另一列的sum和max值

Question

我有一个这样的数据框：

Name  id  col1  col2  col3  cl4 
PL    252  0     747   3     53  
PL2   252  1     24    2     35 
PL3   252  4     75    24    13 
AD    889  53    24    0     95 
AD2   889  23    2     0     13  
AD3   889  0     24    3     6  
BG    024  12    89    53    66 
BG1   024  43    16    13    0   
BG2   024  5     32    101   4   

现在我需要按ID分组，对于col1和col4列，找到每个ID的和，并将其放入父列附近的一个新列中（例如：col3（sum）），而对于col2和col3，找到max value。 期望输出：

Name  id  col1 col1(sum) col2 col2(max) col3 col(max) col4 col4(sum)
PL    252  0       5      747    747     3     24    6    18
PL2   252  1       5      24     747     2     24    12   18
PL3   252  4       5      75     747     24    24    0    18
AD    889  53      76     24     24      95    95    23   33
AD2   889  23      76     2      24      13    95    5    33
AD3   889  0       76     24     24      6     95    5    33
BG    024  12      60     89     89      66    66    0    67   
BG1   024  43      60     16     89      0     66    63   67    
BG2   024  5       60     32     89      4     66    4    67    

计算这个的最简单和最快的方法是什么？

Answer 1

最（pandas）的本地方法是使用^{}方法，该方法允许您指定要应用于每列的聚合函数（就像在SQL中一样）。

文件样本：

df.groupby('A').agg({'B': ['min', 'max'], 'C': 'sum'})