Pandas：在聚合函数中获取 abs() mean()

【问题标题】：Pandas: Get abs() mean() in Aggregate functionPandas：在聚合函数中获取 abs() mean()
【发布时间】：2020-08-24 00:21:32
【问题描述】：

From the docs 可以像这样.aggregate dataframe.groupby 对象：

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3],
                   [-4, 5, 6],
                   [7, 8, 9],
                   [np.nan, np.nan, np.nan]],
                  columns=['A', 'B', 'C'])

然后像这样aggregate：

my_agg = {'A' : ['mean', 'min'], 'B' : ['mean', 'max']}
df.agg(my_agg)

很好，但我想在这里取列A 的abs(np.mean)。是否可以将其定义为my_agg 的一部分？什么是 dask 的解决方案？

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas pandas-groupby dask dask-dataframe

【解决方案1】：

是的，我们可以通过lambda

my_agg = {'A' : ['mean', 'min', lambda x : abs(x.mean())], 'B' : ['mean', 'max']}
df.agg(my_agg)
Out[194]: 
                 A    B
<lambda>  1.333333  NaN
max            NaN  8.0
mean      1.333333  5.0
min      -4.000000  NaN

【讨论】：

是的，这非常适合pandas.DataFrame。对于dask，它产生ValueError: unknown aggregate lambda。所以看起来lambda不能用在这个地方。
@gies0r 尝试使用 def 你的函数 ~ 并使用你的函数 agg
Dask 不是您最初问题的一部分。您可以编辑或重新提问。
@mdurant 它作为原始问题中的标签包含在其中。我做了一个简短的更新，也要求 dask。