Создание отдельных групп в кадре данных, когда значения столбца повторяются ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть фрейм данных с числами в следующем формате:

Код: Выделить всё

df = pd.DataFrame({"ColumnA": [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], "ColumnB": [1,3,5,6,4,7,5,4,1,2], "ColumnC": [0,1,1,2,0,2,1,1,0,1]})

Что дает:



СтолбецA
Столбец B
СтолбецC




1
1
0

2
3
1


3
5
1


4
62


5
4
0


6
7
2

7
5
1


8
4
1


9
10


10
2
1



Я хочу объединить группы в столбце ColumnC, усреднить столбец A и суммировать столбец B, чтобы получить что-то вроде этого:



СтолбецA
< th>СтолбецB
СтолбецC




1
1
0


2.5< /td>
8
1


4
6
2

5
4
0


6
7
2


7.59
1


9
1
0


10
2
1


Я пробовал:

Код: Выделить всё

dfGrouped = df.groupby(df["ColumnC"]).aggregate({"ColumnC":"first","ColumnA":"mean","ColumnB":"sum"})

Что дает:



СтолбецC
СтолбецA
СтолбецB




0
5
6

1
6
19


2
5
13



Я понимаю, почему это так не работает, но мне нужна помощь в том, чтобы точно понять, как добиться желаемого результата. Порядок столбцов не имеет большого значения, потому что позже я проделаю больше манипуляций, но в настоящее время я застрял в группировке «локально», а не «глобально».
Спасибо. заранее.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... ues-repeat