将多个 lambda 函数与 pandas 数据框一起使用

Question

我有一个 pd 数据框，其中名为“process_id”的列在多个时间步长中具有与之关联的不同参数。我想从中提取一些信息并将它们放入一个新的数据框中（因此我不必使用数据的所有细节）。下面是我的意思的一个例子，我在哪里保留，对于每个“process_id”，每个参数的最小值、最大值、平均值和标准，我还定义了一个 lambda 函数来保存最后 5 个时间步中参数的平均值：

features = df.groupby('process_id').agg(['min', 'max', 'mean', 'std', lambda x: x.tail(5).mean()])

这可以正常工作，并且 lambda 函数将表中的参数名称更改为如下所示：“parameter_lambda”（不确定如何，但它可以工作）。现在的问题是，如果我想添加另一个 lambda 函数，像这样（或任何其他 lambda 定义）：

features = df.groupby('process_id').agg(['min', 'max', 'mean', 'std', lambda x: x.tail(5).mean(),lambda x: x.iloc[0:int(len(df)/5)].mean()])

我得到这个错误：

函数名必须唯一，发现有多个命名

这是有道理的，因为两个 lambda 函数在数据框中将具有相同的名称。但我不知道如何解决这个问题。

我尝试过这样的事情：

df.groupby('dummy').agg({'returns':{'Mean': np.mean, 'Sum': np.sum}})

如here 所述，但我收到此错误：

SpecificationError: 无法对带有嵌套的返回执行重命名 字典

有人可以帮助我吗？谢谢！

Answer 1

lambda函数在lambda创建多个para时会出现重名错误的问题

fuc1=lambda x: x.tail(5).mean()
fuc1.__name__ = 'tail_mean'

fuc2=lambda x: x.iloc[0:int(len(df)/5)].mean()
fuc2.__name__ = 'len_mean'

features = df.groupby('process_id').agg(['min', 'max', 'mean', 'std', fuc1,fuc2])

Answer 2

features = df.groupby('process_id').agg(['min', 'max', 'mean', 'std', lambda x: x.tail(5).mean(),lambda y: y.iloc[0:int(len(df)/5)].mean()])

尝试使用x 和y 而不是x 和x

df.groupby('dummy').agg({'returns': [np.mean, np.sum]})

另外，试试这个