pandas.pivot_table ：如何命名聚合函数答案

【问题标题】：pandas.pivot_table : How to name functions for aggregationpandas.pivot_table ：如何命名聚合函数
【发布时间】：2018-10-18 09:00:45
【问题描述】：

我正在尝试使用几个聚合函数来旋转 pandas DataFrame，其中一些是 lambda。每列必须有一个不同的名称，以便通过几个 lambda 函数进行聚合。我尝试了一些我在网上找到的想法，但都没有奏效。这是最小的例子：

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 1, 2, 3], 'col2': [4, 4, 5, 6], 'col3': [7, 10, 8, 9]})

pivoted_df = df.pivot_table(index = ['col1', 'col2'], values  = 'col3', aggfunc=[('lam1', lambda x: np.percentile(x, 50)), ('lam2', np.percentile(x, 75)]).reset_index()

错误是

AttributeError: 'SeriesGroupBy' object has no attribute 'lam1'

我尝试使用dictionary，它也会导致错误。有人可以帮忙吗？谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas lambda pivot-table

【解决方案1】：

明确命名函数：

def lam1(x):
    return np.percentile(x, 50)

def lam2(x):
    return np.percentile(x, 75)

pivoted_df = df.pivot_table(index = ['col1', 'col2'], values  = 'col3',
                            aggfunc=[lam1, lam2]).reset_index()

然后您的聚合系列将被适当命名：

print(pivoted_df)

   col1  col2  lam1  lam2
0     1     4   8.5  9.25
1     2     5   8.0  8.00
2     3     6   9.0  9.00

pd.pivot_table 的 docs 解释原因：

aggfunc：函数，函数列表，dict，默认numpy.mean

如果函数列表通过，生成的数据透视表将包含顶层是函数名称的分层列（推断来自函数对象本身）如果传递了dict，则键是要聚合的列和值是函数或函数列表

【讨论】：

@Marina，当然，我的意思是 jezrael 的解决方案有效没问题。您可能希望注意到PEP8 中的此声明：Always use a def statement instead of an assignment statement that binds a lambda expression directly to an identifier. lambda 命名解决方案是后者的一个示例。
非常感谢。两种解决方案都有效，我接受了您的解决方案，因为它们同样提供丰富的信息，但是您的解决方案来得更快。干杯

【解决方案2】：

我建议在这里使用DataFrameGroupBy.agg:

f1 = lambda x: np.percentile(x, 50)
f2 = lambda x: np.percentile(x, 75)

pivoted_df = (df.groupby(['col1', 'col2'])['col3']
                .agg([('lam1', f1), ('lam2', f2)])
                .reset_index())
print (pivoted_df)
   col1  col2  lam1  lam2
0     1     4   8.5  9.25
1     2     5   8.0  8.00
2     3     6   9.0  9.00

【讨论】：