Python按列中关键词分组求另一列统计量及KeyError问题解决

你的错误根源是：str.contains()返回的是布尔值Series，这个对象里只有布尔标记，没有ROAS列，自然无法按列名索引。不需要分步操作，直接针对原DataFrame做分组或筛选+分组即可，以下是两种常见场景的实现：

场景1：按「是否包含关键词」分组统计（分两组：包含/不包含） #

直接把布尔Series作为分组键，对原DataFrame的ROAS列做聚合：

import re

# 按是否包含'1 gal'分组，计算ROAS的均值
result = df_pi.groupby(df_pi['PROMOTED_PRODUCT__CREATIVE'].str.contains('1 gal', re.IGNORECASE))['ROAS'].mean()
# 如果要查看更完整的统计量，用describe()
result_detail = df_pi.groupby(df_pi['PROMOTED_PRODUCT__CREATIVE'].str.contains('1 gal', re.IGNORECASE))['ROAS'].describe()

输出结果会以True/False作为分组标签，直接展示两组的统计值，无需拆分DataFrame。

场景2：仅筛选包含关键词的行，按「产品名称」分组统计 #

如果你的需求是只保留包含'1 gal'的记录，再按产品名称分组，先筛选再分组：

# 先筛选符合条件的行，再按产品名称分组计算ROAS均值
filtered_df = df_pi[df_pi['PROMOTED_PRODUCT__CREATIVE'].str.contains('1 gal', re.IGNORECASE)]
result = filtered_df.groupby('PROMOTED_PRODUCT__CREATIVE')['ROAS'].mean()
# 同样支持describe()等多统计量输出
result_detail = filtered_df.groupby('PROMOTED_PRODUCT__CREATIVE')['ROAS'].describe()

这种方式会只展示包含关键词的产品分组统计结果，所有数据都在一个聚合结果对象里。

补充：自定义多个统计量 #

如果需要同时输出均值、中位数、最大值等，可以用agg()指定多个统计方法：

result_multi = filtered_df.groupby('PROMOTED_PRODUCT__CREATIVE')['ROAS'].agg(
    均值='mean',
    中位数='median',
    最大值='max',
    统计详情='describe'
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mexicanRmy