将不同的聚合函数应用于不同的列（现在不建议使用带重命名的字典）

Question

我之前曾问过这个问题：python pandas：将不同的聚合函数应用于不同的列， 但对pandas的最新更改https://github.com/pandas-dev/pandas/pull/15931 意味着我认为这是一种优雅而pythonic不推荐使用该解决方案，原因是我确实无法理解。

问题过去是，现在仍然是：在进行分组时，如何将不同的聚合函数应用于不同的字段（例如x的总和，x的平均值，y的最小值，z的最大值等）并重命名结果字段，一口气，或者至少以一种可能的pythonic且不太麻烦的方式？即sum_x不会，我需要显式重命名字段。

我喜欢这种方法：

df.groupby('qtr').agg({"realgdp": {"mean_gdp": "mean", "std_gdp": "std"},
                                "unemp": {"mean_unemp": "mean"}})

将不推荐使用，现在会产生以下警告：

FutureWarning: using a dict with renaming is deprecated and will be removed in a future version

谢谢！

Answer 1

agg() 并未被弃用，但使用 agg 重命名则被弃用。

请仔细阅读文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/whatsnew.html#deprecate-groupby-agg-with-a-dictionary-when-renaming

已弃用的内容： 1. 将字典传递给分组/滚动/重采样系列，允许重命名生成的聚合 2. 将字典中的字典传递给分组/滚动/重采样 DataFrame。

这将起作用，尽管它不是一行代码

df.groupby('qtr').agg({"realgdp": ["mean",  "std"], "unemp": "mean"})

df.columns = df.columns.map('_'.join)

df.rename(columns = {'realgdp_mean': 'mean_gdp', 'realgdp_std':'std_gdp', 'unemp_mean':'mean_unemp'}, inplace = True)