如何在dataframe中的列表中将城市类型分配给城市？

Question

我有一个城市的DataFrame，每个城市的总高速公路，每个司机的收费，和城市类型。我必须在一个单独的DataFrame中得到每个城市的总公路、每个城市的平均收费以及每个城市的城市类型，这样我最终可以用散点图来绘制图。大约有2500行数据。

我可以使用.mean()函数获得每个城市的总公路和每个城市的平均收费，但我可以知道如何为每个城市分配城市类型。

为每个城市分配城市类型的最佳方法是什么？

原始DataFrame的外观示例：

City          Total Highways  Tolls per Driver  City Type
Miami          5                1.75               Suburban
Miami          5                2.25               Suburban
Weston         3                3.50               Rural
Weston         3                1.00               Rural
Weston         3                5.75               Rural
Weston         3                2.25               Rural
Ft Lauderdale  6                6.00               Urban
Ft Lauderdale  6                3.50               Urban
Ft Lauderdale  6                4.50               Urban
Ft Lauderdale  6                4.25               Urban
Ft Lauderdale  6                3.25               Urban
Ft Lauderdale  6                1.00               Urban

新DataFrame应该是什么样子的示例：

City            Total Highways  Average Tolls  City Type
Miami           5               2.00           Suburban   
Weston          3               3.13           Rural
Ft Lauderdale   6               3.75           Urban

Answer 1

您可以对每一列使用不同的聚合函数，因此应该可以这样做：

df.groupby('City').agg({'Total Highways': lambda x:x.iloc[0], 'Tolls per Driver': np.mean, 'City Type': lambda x:x.iloc[0]})

编辑：如果没有lambda，它看起来会更好：

df.groupby('City').agg({'Total Highways': 'first', 'Tolls per Driver': 'mean', 'City Type': 'first'})