我的 df 看起来像这样（非常简化）：

本质上我遇到的问题是我想合并具有重复名称的行（即同一个人）。年龄将保持不变，A 列和 B 列需要相加，但 CI 列必须平均这两个值。

我努力了：

df.agg({'A' : ['sum'], 'B' : ['sum'], 'C': ['mean']})，但这只是使用这些列值创建一个新的 df。

我对熊猫非常缺乏经验，所以我只尝试了有限的东西。

我希望结果是这样的：

实际上，我还有更多的专栏（超过 100 个）。我已经创建了需要添加、平均然后保持不变的列名列表。

我的主要想法是做一些事情，例如：

do_nothing = [] #lists contain column names already
add_cols = []
avg_cols = []

for i in df.columns:
 if i in do_nothing:
    #dont do anything
 if i in add_cols:
    #add cols
 if i in avg_cols:
    #get mean

如果我只需要一个操作，例如 ‘sum’，我知道我可以这样做： print(df.groupby(["Name", "Age"], as_index=False).sum())，但我不确定如何使用上述列列表进行多项操作。