无需将列重命名为q前缀，能否实现Pandas筛选与分组聚合？

当然可以不用把列重命名成q前缀，直接通过指定目标列列表就能实现需求，逻辑反而更清晰。

具体实现步骤： #

1. 先定义好需要做聚合计算的目标列清单（就是你原本要改成q1-q6的那些列）：

target_cols = ['Name', 'Age', 'Weight', 'Height', 'DOB', 'Donor']

2. 直接通过两种写法完成分组聚合：

写法一（推荐，逻辑更直观）：

df_result = df.groupby(['Type', 'DATE'])[target_cols].agg(lambda x: x.eq(4).sum() / x.count())

写法二：

df_result = df[target_cols].groupby([df['Type'], df['DATE']]).agg(lambda x: x.eq(4).sum() / x.count())

补充提醒： #

你原来的代码有个小问题：把Name重命名成q1之后，groupby里还写df['Name']会触发列不存在的报错，因为此时列名已经变成q1了。用上面的方法可以避免这个问题，还能明确区分分组用的列（比如Type、DATE）和需要聚合计算的列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Skywalker5032