サンプルデータのロード

seabornのload_datasetで、pandas.DataFrame型のデータを取得

import pandas as pd
import seaborn as sns

df = sns.load_dataset("iris")
df.head(3)

	sepal_length	sepal_width	petal_length	petal_width	species
0	5.1	3.5	1.4	0.2	setosa
1	4.9	3.0	1.4	0.2	setosa
2	4.7	3.2	1.3	0.2	setosa

やりたかったこと

あるカテゴリでGroupbyをしてsumとmeanを取った後、カラム名をフラットな形に変更したかった

df.groupby("species")[["sepal_length", "sepal_width"]].agg(["sum", "mean"])

	sepal_length		sepal_width
	sum	mean	sum	mean
species
setosa	250.3	5.006	171.4	3.428
versicolor	296.8	5.936	138.5	2.770
virginica	329.4	6.588	148.7	2.974

以下のようにカラム名を選択して変更しているつもりだけど変更されず…

df.groupby("species")[["sepal_length", "sepal_width"]].agg(["sum", "mean"]).rename(columns={
    ("sepal_length", "sum"): "sepal_length_sum",
    ("sepal_length", "mean"): "sepal_length_mean",
    ("sepal_width", "sum"): "sepal_width_sum",
    ("sepal_width", "mean"): "sepal_width_mean",
})

	sepal_length		sepal_width
	sum	mean	sum	mean
species
setosa	250.3	5.006	171.4	3.428
versicolor	296.8	5.936	138.5	2.770
virginica	329.4	6.588	148.7	2.974

やったこと

集計後にrenameするのではなく、集計のタイミングでカラムに対しての集計内容と結果格納カラムの名前を指定する

df.groupby("species")[["sepal_length", "sepal_width"]].agg({
    "sepal_length": {
        "sepal_length_sum": "sum",
        "sepal_length_mean": "mean",
    },
    "sepal_width": {
        "sepal_width_sum": "sum",
        "sepal_width_mean": "mean",
    },
})

	sepal_length_sum	sepal_length_mean	sepal_width_sum	sepal_width_mean
species
setosa	250.3	5.006	171.4	3.428
versicolor	296.8	5.936	138.5	2.770
virginica	329.4	6.588	148.7	2.974

実行時のWarningについて

.../lib/python3.6/site-packages/pandas/core/groupby/groupby.py:4656: FutureWarning: using a dict with renaming is deprecated and will be removed in a future version
  return super(DataFrameGroupBy, self).aggregate(arg, *args, **kwargs)

dictを引数で渡す方式は、いつか廃止される？
Deprecation of relabeling dicts in groupby.agg brings many issues #18366