命名 Dask 数据框中返回的聚合列

Question

当使用 Pandas v0.25 及更高版本时，我可以生成具有自定义名称 using an elegant native syntax 的聚合列：

import pandas as pd

data = {"x": [1, 1, 2], "y": [-1, 0, 0]}
pd_df = pd.DataFrame(data)

this_is_valid = pd_df.groupby("x").agg(my_custom_name=("y", "mean"))

但是，当我尝试使用 Dask 数据框执行相同操作时，我收到“意外关键字参数”错误。

import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pd_df, npartitions=1)
blows_up = dask_df.groupby("x").agg(my_custom_name=("y", "mean"))

是否有一种直接的方法可以使用 Dask 来完成此任务（并且无需借助 rename 函数），还是不支持此功能？如果不是，是否有根本原因无法支持？

Answer 1

Dask 有docs on performing custom aggregations。他们讨论了计算均值的情况，以及它比 pandas 对应物更复杂的原因：

许多缩减只能通过多个临时对象来实现。为了实现这些缩减，这些步骤应该返回元组并期望多个参数。平均函数可以实现为：

custom_mean = dd.Aggregation(
    'custom_mean',
    lambda s: (s.count(), s.sum()),
    lambda count, sum: (count.sum(), sum.sum()),
    lambda count, sum: sum / count,
)
df.groupby('g').agg(custom_mean)

这暗示了处理所有类型的用户定义聚合所涉及的复杂性，但很好地概述了如何实现它们。

至于重命名列，我看不出有一种方法可以一步完成（目前）。这可能是错误的，我相信这可能会在未来发生变化。 dask 中复杂的 reshape 操作与其对应的 pandas 显着不同，因为它们需要处理数据分区并考虑各种数据位置，因此复制完整的 pandas API 并非易事。平衡笔记本电脑、分布式集群和高性能计算设施（dask 部署的范围非常广泛）与用户的许多功能请求的性能考虑是 dask 开发人员面临的真正挑战。

一般来说，开源项目的“为什么不存在”的答案是“如果你想贡献它，欢迎 PRs！”。 See dask's development guidelines 提供了一个很好的贡献介绍。