如何在所有列的数据透视表上而不是在数据透视表上的单个列上获取多重聚合函数。这是我的数据透视表
kpi_date 2019-01-01 2019-01-02 ... 2019-01-16 2019-01-17
ssaname ...
Bangalore 43029 40038 ... 37599 39125
Belgaum 6975 6554 ... 7172 7274
Bellary 7163 6751 ... 7221 7103
Bidar 1603 1466 ... 1759 1693
Bijapur 4534 4283 ... 5022 4968
Chikmagalur 9177 8304 ... 5723 7442
Davangere 1949 1810 ... 2402 2368
Gulbarga 4265 4014 ... 4573 4504
Hassan 4898 4632 ... 4914 5027
Hubli 8974 8265 ... 9145 9169
Karwar 10059 9581 ... 10097 10345
Kodagu 7461 6838 ... 7422 7253
Kolar 2991 2698 ... 2793 2833
Mandya 1418 1317 ... 1386 1357
Mangalore 24765 23398 ... 24890 24993
Mysore 8774 7867 ... 7598 8107
Raichur 4271 4003 ... 4489 4391
Shimoga 8738 8097 ... 8791 8833
Tumkur 2612 2431 ... 2549 2560
我想要从2019-01-01到2019-01-17的列的总和，平均值，最大值
答案 0 :(得分：1)
使用agg
df.agg(['mean','sum','max'])
2019-01-01 2019-01-02 2019-01-16 2019-01-17
mean 8613.473684 8018.263158 8186.578947 8386.578947
sum 163656.000000 152347.000000 155545.000000 159345.000000
max 43029.000000 40038.000000 37599.000000 39125.000000
如果需要使用stack
df.stack().agg(['max','mean','min'])
max 43029.000000
mean 8301.223684
min 1317.000000
dtype: float64
如果需要所有行
df.T.agg(['mean','sum','max'])