熊猫按所有功能分组？答案

【问题标题】：pandas group by ALL functionality?熊猫按所有功能分组？
【发布时间】：2017-01-14 20:32:03
【问题描述】：

我正在使用pandas groupby+agg 功能生成漂亮的报告

aggs_dict = {'a':['mean', 'std'], 'b': 'size'}
df.groupby('year').agg(aggs_dict)

我想在整个数据帧上使用相同的aggs_dict 作为一个组，不分年份，例如：

df.groupall().agg(aggs_dict)

或：

df.agg(aggs_dict)

但找不到任何优雅的方法来做到这一点。请注意，在我的真实代码中，aggs_dict 非常复杂，所以这样做相当麻烦：

df.a.mean()
df.a.std()
df.b.size()
....

我错过了一些简单而美好的东西吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以添加一个虚拟列：

df['dummy'] = 1

然后groupby + agg就可以了：

df.groupby('dummy').agg(aggs_dict)

然后delete it 完成后。

【讨论】：

【解决方案2】：

Ami Tavory 的回答是一个很好的方法，但如果您想要一个不需要创建新列并在之后删除它们的解决方案，您可以执行以下操作：

df.groupby([True]*len(df)).agg(aggs_dict)

【讨论】：

【解决方案3】：

您也可以使用函数直接分组：

 df.groupby(lambda x: True).agg(aggs_dict)

【讨论】：