在 groupby 对象的 pandas agg 方法中传递函数答案

【问题标题】：Passing a function in pandas agg method of a groupby object在 groupby 对象的 pandas agg 方法中传递函数
【发布时间】：2020-12-05 12:30:12
【问题描述】：

这是在谷歌 colab 中

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['state1', 'state2', 'state1', 'state1', 'state2'], 
                   'B': [1, 2, 3, 4, 5], 
                   'C': [10, 11, 12, 13, 14]})
print(df)

      A     B    C
0   state1  1   10
1   state2  2   11
2   state1  3   12
3   state1  4   13
4   state2  5   14

这是数据框。如果我们将内置的 'max' 函数与 agg 函数一起使用，它就可以正常工作。

df.groupby('A', as_index=False)['C'].agg('max')

      A     C
0   state1  13
1   state2  14

但是如果我们使用lambda 函数会引发错误

df.groupby('A', as_index=False)['C'].agg(lambda x: x.max())

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'columns'

为什么会引发错误？在agg方法中传递lambda函数和内置函数有什么区别？

即使对我来说，它也不能在 jupyter notebook 中工作

【问题讨论】：

他们都在1.1.0为我工作
他们都在0.25.1上为我工作
编写一个完整的测试程序，在新的控制台上运行它，然后在此处发布程序和输出。
我在 google colab 中运行它，但它在这里不起作用
在 google colab 中检查您的 pandas 版本。使用此stackoverflow.com/a/53085629/6361531升级

标签： python pandas pandas-groupby aggregate

【解决方案1】：

这对我有用：

df.groupby('A', as_index=False)[['C']].agg(lambda x: x.max())

【讨论】：

【解决方案2】：

之前我第一次运行问题时，pandas 版本是 1.0.5。

但之后我将版本更新到 1.1.0 并运行相同的东西，它工作正常。

!pip install pandas==1.1.0
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['state1', 'state2', 'state1', 'state1', 'state2'], 
                   'B': [1, 2, 3, 4, 5], 
                   'C': [10, 11, 12, 13, 14]})

print(df.groupby('A', as_index=False)['C'].agg(lambda x: x.max()))

       A     C
0   state1  13
1   state2  14

【讨论】：