列表理解中带有 lambdas 的 Pandas groupby().agg()答案

【问题标题】：Pandas groupby().agg() with lambdas in a list comprehension列表理解中带有 lambdas 的 Pandas groupby().agg()
【发布时间】：2020-11-08 09:14:46
【问题描述】：

我有一个名为 pitches 的数据框，其中包含 2019 年 MLB 赛季的每个球场，其中包含 pitcher_id 和球场类型的列。

我想按 pitcher_id 分组并计算每种音高类型的实例，我可以使用 groupby().agg() 方法来实现，如下所示：

pitches.groupby('pitcher_id')['pitchType'].agg(
    [('Four-Seam Fastball',lambda pitchType: (pitchType=='Four-Seam Fastball').sum()),
    ('Curveball',lambda pitchType: (pitchType=='Curveball').sum())]
)

我希望能够通过列表理解来做到这一点，但是当我尝试它时，结果列返回全零。这是我正在尝试的：

pitch_types = ['Four-Seam Fastball', 'Slider', 'Curveball', 'Changeup', 'Sinker']

pitches.groupby('pitcher_id')['pitchType'].agg(
    [(x,lambda pitchType: (pitchType==x).sum()) for x in pitch_types]
)

第一个示例完美运行。第二个返回一个数据帧，其中所有音高类型作为列，但值全为零。谁能告诉我做错了什么或建议另一种方法？

【问题讨论】：

标签： python pandas lambda pandas-groupby list-comprehension

【解决方案1】：

让我们在这里试试value_counts：

(pitches.query("pitchType in @pitch_types")
        .groupby('pitcher_id')['pitchType']
        .value_counts())

这个想法是过滤您的 DataFrame 以仅保留您想要计算的值（说服自己这不需要在 groupby 内部完成，这样会更快），然后您可以简单地计算您拥有的值留在每个组内。

【讨论】：

太棒了！我从来没有想过以这种方式接近它。谢谢。