如何将函数应用于GroupBy对象的多个列？

Question

我们假设我们有一个GroupBy对象，该对象是groupby操作应用于DataFrame时获得的：

grouped = data_frame.groupy(['col_1', 'col_2'])

如果我们指定如何组合GroupBy对象中的值以获取单个值，我们可以生成新的数据框。例如：

grouped.agg('col_3':sum, 'col_4':min, 'col_5':user_defined_function)

在上面的例子中，我们使用了将列表（或者更准确地说，系列）作为输入并将单个值作为输出返回的函数。这很好，但我需要的是使用两个系列作为输入。例如，我想从col_3和col_4中获取值，并使用它们生成单个值。

例如，我可能想知道col_3和col_4中相应值之间的最大绝对差异是什么。

有没有办法在熊猫中做到这一点？

Answer 1

如果不为每列指定一个函数，则所有列都将传递给函数（对于apply和agg）。所以：

data_frame.groupy(['col_1', 'col_2']).apply(lambda x: np.max(np.abs(x['col_3'] - x['col_4'])))

这给出了每组的col_3和col_4之间的绝对最大差异。