如何在保留所有原始数据的同时聚合 pandas Dataframe？

Question

我的目标是聚合一个 pandas DataFrame，按标识字段对行进行分组。值得注意的是，除了平均值、标准差等汇总统计信息外，我还想保留 DataFrame 中的所有信息，而不仅仅是收集该组的汇总统计信息。我已经通过大量迭代执行了此转换，但我正在寻找cleaner/more pythonic 方法。值得注意的是，每个组的重复次数可能多于或少于 2 个，但所有组的重复次数始终相同。

示例：我想翻译以下格式

df = pd.DataFrame([
    ["group1", 4, 10],
    ["group1", 8, 20],
    ["group2", 6, 30],
    ["group2", 12, 40],
    ["group3", 1, 50],
    ["group3", 3, 60]], 
  columns=['group','timeA', 'timeB'])

print(df)

    group  timeA  timeB
0  group1      4     10
1  group1      8     20
2  group2      6     30
3  group2     12     40
4  group3      1     50
5  group3      3     60

转换为以下格式的 df：

target = pd.DataFrame([
    ["group1", 4, 8, 6, 10, 20, 15],
    ["group2", 6, 12, 9, 30, 45, 35],
    ["group3", 1, 3, 2, 50, 60, 55]
], columns = ["group", "timeA.1", "timeA.2", "timeA.mean", "timeB.1", "timeB.2", "timeB.mean"])

print(target)

    group  timeA.1  timeA.2  timeA.mean  timeB.1  timeB.2  timeB.mean
0  group1        4        8           6       10       20          15
1  group2        6       12           9       30       45          35
2  group3        1        3           2       50       60          55

最后，列名是什么并不重要，这些只是为了让示例更清楚。谢谢！

编辑：正如用户在评论中所建议的那样，我尝试了链接 Q/A 中的解决方案但没有成功：

df.insert(0, 'count', df.groupby('group').cumcount())
df.pivot(*df)

TypeError: pivot() takes from 1 to 4 positional arguments but 5 were given

Answer 1

试试 pivot_table:

out = (df.assign(col=df.groupby('group').cumcount()+1)
   .pivot_table(index='group', columns='col', 
                margins='mean', margins_name='mean')
   .drop('mean')
)
out.columns = [f'{x}.{y}' for x,y in out.columns]

输出：

        timeA.1  timeA.2  timeA.mean  timeB.1  timeB.2  timeB.mean
group                                                             
group1      4.0      8.0         6.0       10       20          15
group2      6.0     12.0         9.0       30       40          35
group3      1.0      3.0         2.0       50       60          55

如何在保留所有原始数据的同时聚合 pandas Dataframe？

How do I aggregate a pandas Dataframe while retaining all original data?

aggregation

dataframe

pandas