我正在我的DataFrame groupby上使用pandas df，其中包含type，subtype和其他11个列。然后我在apply上使用combine_function（需要一个更好的名字）来调用 grouped = df('type')
reduced = grouped.apply(combine_function)
，例如：
combine_function我的def combine_function(group):
if 1 in group.subtype:
return aggregate_function(group)
else:
return group
检查组中的任何元素是否包含具有给定子类型的任何元素，例如1，看起来像：
combine_function aggregate_function然后可以调用def aggregate_function(group):
first = group.first_valid_index()
group.value1[group.index == first] = group.value1.mean()
group.value2[group.index == first] = group.value2.max()
group.value3[group.index == first] = group.value3.std()
group = group[(group.index == first)]
return group
来计算摘要统计信息，将它们存储在第一行，然后将该行设置为组。它看起来像：
ValueError: Shape of passed values is (13,), indices imply (13, 5)
我很确定这不是最好的方法，但它已经给出了我想要的结果，99.9％的时间用在数千个DataFrame上。但是，它有时会抛出一个错误，该错误与某个我不想聚合的组有两行正好相关：
In [4]: grouped.size()
Out[4]:
type
1 9288
3 7667
5 7604
11 2
dtype: int64
我的示例组有大小：
group = group[(group.index == first)]它处理了3三个罚款，然后在尝试组合所有内容时给出了错误。如果我将该行aggregate_function注释掉，那么请更新，但不要在所有群组中汇总或致电我的{{1}}。
有没有人知道对某些群体进行这种聚合的正确方法，而不是其他群体？
答案 0 :(得分：3)
你的aggregate_functions看起来扭曲了我。聚合组时，它会自动缩减为一行;你不需要手动完成。也许我错过了这一点。 （你是否正在使用我不理解的索引做一些特别的事情？）但更正常的用法看起来像这样：
agg_condition = lambda x: Series([1]).isin(x['subtype]').any()
agg_functions = {'value1': np.mean, 'value2': np.max, 'value3': np.std}
df1 = df.groupby('type').filter(agg_condition).groupby('type').agg(**agg_functions)
df2 = df.groupby('type').filter(~agg_condition)
result = pd.concat([df1, df2])
注意：agg_condition很乱，因为（1）内置Python in是指系列的索引，而不是其值，以及（2）结果必须按any()缩小为标量。