将参数传递给 Pandas GroupBy 中的函数列表`agg()`

Question

我试图找到min，max，mean，sum并std在熊猫的GroupBy对象的一些列。为此，我的原始代码是这样的：

df_agg = df.groupby('id')[column_list].agg(['mean', 'max', 'min', 'sum', 'std'])

但这NaN在std列中产生了很多s 。搜索后，我发现它 std接受一个参数 - ddof(Delta Degrees of Freedom) - 默认设置为 1。这导致除以 0 错误并给出这些NaN值。

现在，我想在上面代码中使用的参数ddof=0中发送一个参数，std但我不明白如何做到这一点。

请帮忙。

Answer 1

您可以创建自定义 lambda 函数：

f = lambda x: x.std(ddof=0)
f.__name__ = 'std_0'
df_agg = df.groupby('id')[column_list].agg(['mean', 'max', 'min', 'sum', f])

样品：

df = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),
                   'B':[4,5,4,5,5,4],
                   'C':[7,8,9,4,2,3],
                   'D':[1,3,5,7,1,0],
                   'E':[5,3,6,9,2,4],
                   'id':list('aaabbb')})

print (df)
   A  B  C  D  E id
0  a  4  7  1  5  a
1  b  5  8  3  3  a
2  c  4  9  5  6  a
3  d  5  4  7  9  b
4  e  5  2  1  2  b
5  f  4  3  0  4  b

column_list = ['C','D','E']

f = lambda x: x.std(ddof=0)
f.__name__ = 'std_0'
df_agg = df.groupby('id')[column_list].agg(['mean', 'max', 'min', 'sum', f])
print (df_agg)
      C                               D                               E      \
   mean max min sum     std_0      mean max min sum     std_0      mean max   
id                                                                            
a     8   9   7  24  0.816497  3.000000   5   1   9  1.632993  4.666667   6   
b     3   4   2   9  0.816497  2.666667   7   0   8  3.091206  5.000000   9   


   min sum     std_0  
id                    
a    3  14  1.247219  
b    2  15  2.943920