无法在 pandas 中使用 .agg 方法调用函数？答案

【问题标题】：Cannot called a function using .agg method in pandas?无法在 pandas 中使用 .agg 方法调用函数？
【发布时间】：2021-07-14 00:22:42
【问题描述】：

我正在尝试在 DataCamp 上使用 Python 完成 Pandas 课程，但遇到了问题。我得到了解决方案，但我只想问。测验很简单：对一组数据使用 numpy 函数

这是他们完成这个小测验的建议提示：

.agg() can take in a list of functions. The functions shouldn't be called, so don't use parentheses with them.

这是我查找每个商店typeweekly_sales 的最小值、最大值和中位数的代码type

sales_stats = sales.groupby("type")["weekly_sales"].agg([np.min(), np.max(), np.mean(), np.median()])

这是错误：

File "<stdin>", line 4, in mean
TypeError: _mean_dispatcher() missing 1 required positional argument: 'a'

所以我把它改成：

sales_stats = sales.groupby("type")["weekly_sales"].agg([np.mean(sales["weekly_sales"]),np.median,np.min,np.max])

但是又出现了一个错误，所以我看看解决办法：

sales_stats = sales.groupby("type")["weekly_sales"].agg([np.min, np.max, np.mean, np.median])

这是否意味着我们不必向这些 numpy 方法传递任何参数？并且 .agg 函数会将“weekly_sales”作为参数传递给他们每个人？如果是这样，如果我想将两个参数传递给这些方法，例如monthly_sales 这是正确的方法吗？

sales_stats = sales.groupby("type")["weekly_sales","monthly_sales"].agg([np.min, np.max, np.mean, np.median])

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您非常接近，但正确的语法是：

sales_stats = (
    sales.groupby("type")[["weekly_sales","monthly_sales"]]
    .agg([np.min, np.max, np.mean, np.median])
)

这是因为，从 DataFrame 或在本例中为 Groupby 对象选择多个列需要列名列表。这个 sn-p 将返回 "weekly_sales" 和 "monthly_sales" 列的最小值、最大值、平均值和中位数 - 按 "type" 分组。

这是否意味着我们不必向这些 numpy 方法传递任何参数？并且 .agg 函数会将“weekly_sales”作为参数传递给他们每个人？如果是这样，如果我想将两个参数传递给这些方法，例如monthly_sales，这是正确的方法吗？

参数（在本例中为每个子数组）由 pandas 在后台传递给聚合函数。

如果你想要一些更细粒度的控制，你可以像这样传递一个字典：

sales_stats = (
    sales.groupby("type")
    .agg({
        "weekly_sales": np.mean, 
        "monthly_sales": [np.min, np.max]
    })
)

这将返回“weekly_sales”的平均值以及“monthly_sales”的最小值和最大值。查看 [

中的一些示例

【讨论】：