Question

我有一个实验，其中测量“深度”以改变“力”和“扫描速度”。每组变量进行五次运行。

我必须计算五次运行中测得的最大深度以及测量的标准偏差。为此，我构建了一个Pandas数据框，如下所示：

   force  scanspeed  depth
0    0.5         10     3.541  
1    0.5         20     2.531
2    0.5         10     3.020
3      1         10     2.130
4    0.5         20     1.502
5    0.5         10     4.102
6      2         50     2.413
...
(100+ rows)

对于此数据框，我想使用force和scanspeed列进行分组，并为每个组生成最大偏差和标准偏差（有多行具有相同的作用力和扫描速度）。但是，在运行以下行：

print(subframe.groupby(['force', 'scanspeed'])['depth'].agg([max, std]))

无法识别功能std，并提示NameError: name 'std' is not defined。

发现其他无效的功能包括：mean，median，corr，var，count，np.std。我尚未测试可用的全部功能，但到目前为止，尽管所有这些功能都来自同一个Pandas库（当然还有np.std），但似乎只有max和min有效。

对于此问题的任何帮助，我们将不胜感激。

Answer 1

如果您确定在该语句范围内还可以访问np.std，则agg还允许您将某些函数的名称作为字符串传递：

print(subframe.groupby(['force', 'scanspeed'])['depth'].agg([max, 'std']))

这条线似乎对我有用，除了熊猫以外，什么都不导入。

否则，也许在该语句之前尝试调用np.std([0,1])之类的调用，以确保它也不会引发错误。或者，您可以尝试在之前的行中插入import numpy as np。

无法通过汇总使用熊猫的某些基本统计功能

1 个答案: