如何在一个数据帧中获得多个聚合？cumsum和count列

在一个数据帧中获得多个聚合可以通过使用cumsum（累积和）和count（计数）列来实现。

首先，让我们解释一下这两个概念：

1. cumsum（累积和）：它是一个用于计算序列累积和的函数。对于一个给定的列，cumsum函数将返回一个新的列，其中每个元素是原始列中该位置及之前所有元素的和。
2. count（计数）：它是一个用于计算序列中非缺失值个数的函数。对于一个给定的列，count函数将返回一个新的列，其中每个元素是原始列中该位置及之前的非缺失值的个数。

现在，我们可以根据这两个概念来获得多个聚合。假设我们有一个数据帧df，其中包含两列：column1和column2。我们想要在一个新的列中计算column1的累积和，并且在另一个新的列中计算column2的非缺失值个数。

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'column2': [1, None, 3, None, 5]})

# 计算column1的累积和
df['cumsum_column1'] = df['column1'].cumsum()

# 计算column2的非缺失值个数
df['count_column2'] = df['column2'].expanding().count()

# 输出结果
print(df)

输出结果如下：

   column1  column2  cumsum_column1  count_column2
0        1      1.0               1            1.0
1        2      NaN               3            1.0
2        3      3.0               6            2.0
3        4      NaN              10            2.0
4        5      5.0              15            3.0

在上述代码中，我们使用了pandas库来处理数据帧。首先，我们创建了一个示例数据帧df。然后，我们使用cumsum函数计算了column1的累积和，并将结果存储在新的列cumsum_column1中。接下来，我们使用expanding函数和count方法计算了column2的非缺失值个数，并将结果存储在新的列count_column2中。

这样，我们就成功地在一个数据帧中获得了多个聚合。

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