熊猫分组所有功能？

Question

我正在使用该pandas groupby+agg功能生成不错的报告

aggs_dict = {'a':['mean', 'std'], 'b': 'size'}
df.groupby('year').agg(aggs_dict)

我想aggs_dict在整个数据帧上将其作为一个组使用，不除以年，例如：

df.groupall().agg(aggs_dict)

要么：

df.agg(aggs_dict)

但是找不到任何优雅的方法。.请注意，在我的实际代码中，代码aggs_dict非常复杂，因此操作起来很麻烦：

df.a.mean()
df.a.std()
df.b.size()
....

我错过了一些简单而美好的东西吗？

Answer 1

您还可以使用函数直接分组：

 df.groupby(lambda x: True).agg(aggs_dict)

Answer 2

您可以添加一个虚拟列：

df['dummy'] = 1

然后 groupby + agg 就可以了：

df.groupby('dummy').agg(aggs_dict)

然后完成后删除它。

Answer 3

Ami Tavory的答案是实现此目标的好方法，但万一您想要一个不需要创建新列并随后删除它们的解决方案，则可以执行以下操作：

df.groupby([True]*len(df)).agg(aggs_dict)