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Question

我有这段代码可以在python3中正常工作。

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resumen = datos.groupby(['subid2']).agg(
    total_clicks = pd.NamedAgg('clicks', 'sum'),
    total_revenue = pd.NamedAgg('revenue', 'sum')
)
resumen['avg_cpc'] = resumen['total_revenue'] / resumen['total_clicks']
print(resumen)

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words = datos.groupby(['subid2','keyword']).agg(
    total_clicks = pd.NamedAgg('clicks', 'sum'),
    total_revenue = pd.NamedAgg('revenue', 'sum')
)
words['avg_cpc'] = words['total_revenue'] / words['total_clicks']
print(words)

如您所见，＃2与＃1几乎完全相同，只是在groupby上添加了一个元素。

我尝试将＃2更改为：

words = resumen.groupby('keyword'])
print(words)

认为我可以保存一些代码行。有可能这样做吗？

谢谢

Answer 1

您将编写一个带有灵活参数的函数（给它一个描述性名称，与下面的不同）：by遵循与groupby中的参数相同的限制。

def my_func(df, by):   
    res = df.groupby(by).agg(
            total_clicks = pd.NamedAgg('clicks', 'sum'),
            total_revenue = pd.NamedAgg('revenue', 'sum')
            )
    res['avg_cpc'] = res['total_revenue'] / res['total_clicks']
    return res

然后

print(my_func(datos, 'subid2'))
print(my_func(datos, ['subid2', 'keyword']))

我可以使用两个类似的groupby函数来减少行数吗？

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