你的问题有点不清楚,如果你能给我们提供一个可以重复的例子来说明你所做的,你的问题可能会得到改善。不过,我想这可能是你想要的?在import pandas as pd

data = {'foo':[5,2,2,4,4],

'bar':[5,2,1,1,1],

'baz':[.2,.3,.4,.5,.6],

'foo1':[2,2,2,1,1],

'foo2':[2,2,1,1,3]}

df = pd.DataFrame(data)

df

>

bar baz foo foo1 foo2

0 5 0.2 5 2 2

1 2 0.3 2 2 2

2 1 0.4 2 2 1

3 1 0.5 4 1 1

4 1 0.6 4 1 3

df.groupby(['foo','bar', 'foo1', 'foo2']).mean()

>

baz

foo bar foo1 foo2

2 1 2 1 0.4

2 2 2 0.3

4 1 1 1 0.5

3 0.6

5 5 2 2 0.2

即使这不是你想要的,你仍然应该阅读Pandas中的groupby,因为这绝对是解决方案的一部分。在

编辑:实际上现在我又读了一遍,这可能会更准确,因为计数:

^{pr2}$

这里我只使用agg传递两个聚合函数,您可以看到这两个函数折叠了相同的行,并将计数提高到2。请注意,foo2中的一个值与第一个示例相比发生了更改,以显示这种工作方式。在

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