From the docs可以.aggregate
这样的dataframe.groupby
对象:
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3],
[-4, 5, 6],
[7, 8, 9],
[np.nan, np.nan, np.nan]],
columns=['A', 'B', 'C'])
,然后像这样aggregate
:
my_agg = {'A' : ['mean', 'min'], 'B' : ['mean', 'max']}
df.agg(my_agg)
很好,但是我想在这里使用列abs(np.mean)
的{{1}}。是否可以将其定义为A
的一部分?有什么解决方案?
答案 0 :(得分:3)
是的,我们可以通过lambda
my_agg = {'A' : ['mean', 'min', lambda x : abs(x.mean())], 'B' : ['mean', 'max']}
df.agg(my_agg)
Out[194]:
A B
<lambda> 1.333333 NaN
max NaN 8.0
mean 1.333333 5.0
min -4.000000 NaN