Pandas用groupby实现每n行分组，St求和其余列求均值的方案

实现方案 #

你可以通过groupby结合agg聚合方法，一次性为不同列指定不同的合并规则，完整实现代码如下：

import pandas as pd

# 设置每N行合并为1行
N = 5

# 构造分组规则：索引整除N后相同值的行归为同一组
# 动态生成聚合规则：所有列默认取平均值，仅St列取总和
agg_config = {col: 'mean' for col in df.columns}
agg_config['St'] = 'sum'

# 执行分组聚合，重置索引得到最终结果
res_df = df.groupby(df.index // N).agg(agg_config).reset_index(drop=True)

补充说明 #

如果你的列数较少，也可以手动指定聚合规则，写法更直观：

res_df = df.groupby(df.index // N).agg({
    'Temp (C)': 'mean',
    'Rel Hum (%)': 'mean',
    'Wind Spd (km/h)': 'mean',
    'St': 'sum'
}).reset_index(drop=True)

• 末尾的reset_index(drop=True)是为了将分组生成的索引重置为从0开始的连续整数，和你给出的预期输出格式完全匹配。
• 上述代码用你的示例数据运行后，输出结果和你贴的预期结果一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RajatRaja