Python重命名聚合列

Question

这应该很容易，但由于某种原因，我不明白为什么它不起作用。我通过聚合列数据创建了一个新数据框，但我无法重命名新列。

这是我用来生成列的代码

df10pctSum = df10pct.groupby('table_name').agg({'missing_index_impact':['sum','count']}).reset_index()

这是我尝试重命名总和列的两次尝试，两次尝试都没有失败，但都没有重命名列

df10pctSum = df10pctSum.rename(columns={'(missing_index_impact, sum)':'MissingSum'})
df10pctSum = df10pctSum.rename(columns={'missing_index_impact, sum':'MissingSum'})

df10pctSum.info() 显示了这个

 #   Column                         Non-Null Count  Dtype  
---  ------                         --------------  -----  
 0   (table_name, )                 37 non-null     object 
 1   (missing_index_impact, sum)    37 non-null     float64
 2   (missing_index_impact, count)  37 non-null     int64  
dtypes: float64(1), int64(1), object(1)
memory usage: 1016.0+ bytes 

我想重命名所有这些，但我什至不能重命名一个。有什么想法吗？

Answer 1

我们可以传递元组或使用pd.NamedAgg 为聚合列提供自定义名称。

• From Named Aggregation Docs(emphasis mine):

  值是元组，其第一个元素是要选择的列，第二个元素是要应用于该列的聚合。 pandas 为 pandas.NamedAgg 命名元组提供了 ['column', 'aggfunc'] 字段，以便更清楚地了解参数是什么。

df10pct.groupby('table_name').agg(
    Missingsum=("missing_index_impact", "sum"),
    Missingcount=("missing_index_impact", "count"),
)

# or

df10pct.groupby('table_name').agg(
    Missingsum=pd.NamedAgg("missing_index_impact", "sum"),
    Missingcount=pd.NamedAgg("missing_index_impact", "count"),
)

---

你用过

_.agg({'missing_index_impact':['sum','count']})

但这会给出一个MultiIndex 列。因此，尝试使用重命名

_.rename(columns={'(missing_index_impact, sum)':'MissingSum'})

没用。