Question

我有一个分组的DataFrame，我希望与应该映射到某些列的函数字典进行聚合。对于单级列，使用groups.agg({'colname': <function>})可以很简单。我正在努力使这个工作与多级列，我只想参考一个级别。

这是一个例子。

让我们制作一些样本数据：

import itertools
import pandas as pd

lev1 = ['foo', 'bar', 'baz']
lev2 = list('abc')

n = 6

df = pd.DataFrame({k: np.random.randn(n) for k in itertools.product(lev1,lev2)}, 
                  index=pd.DatetimeIndex(start='2015-01-01', periods=n, freq='11D'))

看起来像：

             bar               baz               foo            
               a     b     c     a     b     c     a     b     c
2015-01-01 -1.11  2.12 -1.00  0.18  0.14  1.24  0.73  0.06  3.66
2015-01-12 -1.43  0.75  0.38  0.04 -0.33 -0.42  1.00 -1.63 -1.35
2015-01-23  0.01 -1.70 -1.39  0.59 -1.10 -1.17 -1.51 -0.54 -1.11
2015-02-03  0.93  0.70 -0.12  1.07 -0.97 -0.45 -0.19  0.11 -0.79
2015-02-14  0.30  0.49  0.60 -0.28 -0.38  1.11  0.15  0.78 -0.58
2015-02-25 -0.26  0.51  0.82  0.05 -1.45  0.14  0.53 -0.33 -1.35

按月分组：

groups = df.groupby(pd.TimeGrouper('MS'))

根据列中的顶级定义一些函数：

funcs = {'bar': np.sum, 'baz': np.mean, 'foo': np.min}

然而，执行groups.agg(funcs)会导致KeyError，因为它需要每个级别的键，这是有道理的。

这确实有效：

groups.agg({('bar', 'a'): np.mean})

                 bar
                   a
2015-01-01 -0.845554
2015-02-01  0.324897

但我不想在第二级指定每个密钥。因此，我正在寻找能够起作用的东西：

groups.agg({('bar', slice(None)): np.mean})

但是，由于slice不可以播放，所以当然不起作用，因此无法放入字典中。

解决方法是：

def multifunc(group):

    func = funcs[group.name[0]]        
    return func(group)

groups.agg(multifunc)

但这不是很易读，也不是看起来像＃PANDonic＆＃34;对我来说。此外，它不允许与agg函数在同一列上的多个函数。必须有一种更好/标准的方式来执行这样的任务，它不是很常见。

Answer 1

我不认为这有一个捷径。幸运的是，明确地构建所需的dict并不太难：

result = groups.agg(
    {(k1, k2): funcs[k1] for k1, k2 in itertools.product(lev1,lev2)})

import itertools
import numpy as np
import pandas as pd

lev1 = ['foo', 'bar', 'baz']
lev2 = list('abc')

n = 6

df = pd.DataFrame(
    {k: np.random.randn(n) for k in itertools.product(lev1,lev2)}, 
    index=pd.DatetimeIndex(start='2015-01-01', periods=n, freq='11D'))
groups = df.groupby(pd.TimeGrouper('MS'))
funcs = {'bar': np.sum, 'baz': np.mean, 'foo': np.min}
result = groups.agg(
    {(k1, k2): funcs[k1] for k1, k2 in itertools.product(lev1,lev2)})
result = result.sortlevel(axis=1)
print(result)

产量

                 bar                           baz                      \
                   a         b         c         a         b         c   
2015-01-01 -2.144890  1.075044  1.038169 -0.460649 -0.309966 -0.211147   
2015-02-01  1.313744  0.247171  1.049129 -0.174827 -0.437982 -0.196427   

                 foo                      
                   a         b         c  
2015-01-01 -1.358973 -1.846916 -0.896234  
2015-02-01 -1.354953 -0.699607  0.288214

具有多级列的聚合组

1 个答案: