groupby - aggregate - groupby

Question

Category | Unit | ID | Time | isReq
  1         A     x1    t1      0 
  1         A     x1    t2      0 
  1         A     x1    t3      0 
  1         A     x1    t4      0
  1         B     x2    t5      1 
  1         B     x2    t6      0 
  1         B     x2    t7      0 

我正在尝试查找每个类别和单位的ID的唯一数量，以及它们的平均持续时间。最终结果应该如下所示：

Category | Unit | ID_count |            time:diff
   1        A        1         mean_time_to_completion for all ids in category and unit 

在给定的Category和Unit下可以有多个ID。我如何继续使用我必须获得的数据才能得到结果？我可以独立地获得按Category和Unit分组的唯一ID，但在一个查询中获取所有字段很困难。

编辑：-我已经设法通过以下方式执行了必要的操作：

 df1.groupby(['Category','Unit','ID'])['Time'].agg(['first','last']).diff(axis = 1).iloc[:,-1].reset_index().groupby(['Category','Unit']).agg({'ID' : 'count','last' : pd.Series.mean})

我现在正在尝试计算每个ID在与上面相同的查询中作为总isReq计数的百分比的贡献。欢迎提出任何有用的建议。

Answer 1

你可以试试这个-

df.groupby(['Category', 'Unit']).agg(ID_count=('ID','nunique'), time_diff=('Time', 'mean'))