pandas groupby 命名聚合答案

【问题标题】：pandas groupby named aggregationpandas groupby 命名聚合
【发布时间】：2020-09-18 15:33:24
【问题描述】：

我想将 pandas 从 0.25.3 升级到版本 1 给定一个数据框

import pandas as pd


d = {'group': [1, 2, 2], 'value': [3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data=d)

我应该如何迁移以下groupby

aggregation = {
    "value": {
        "min": lambda x: x.min(skipna=True),
    }
}
grouped = (
    df[["group", "value"]]
        .groupby(["group"], as_index=False)
        .agg(aggregation)
)

grouped = (
    df[["group", "value"]]
        .groupby(["group"], as_index=False)
        .agg(min=pd.NamedAgg(column='value', aggfunc='min'))
)

由于缺少 group 列，因此无法按预期工作。查看grouped.columns的输出

MultiIndex([('group', ''), ('值', 'min')], )

对比

索引(['min'], dtype='object')

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas

【解决方案1】：

我找到的唯一解决方案是也包含group 列。 as_index=False 似乎不再起作用了

grouped = (
    df[["group", "value"]]
        .groupby(["group"], as_index=True)
        .agg(
            group=NamedAgg(column='group', aggfunc=lambda x: x.iloc[0]),
            min=pd.NamedAgg(column='value', aggfunc='min')
        )
)

【讨论】：

【解决方案2】：

这是 pandas 1.0 中的一个错误。我提出了这个问题here。升级到 pandas 1.1，您的代码将开始工作。
无需升级的最简单解决方法是将聚合和重命名分开。

aggregation = {
    "value": lambda x: x.min(skipna=True),
    
}
grouped = (
    df[["group", "value"]]
        .groupby(["group"], as_index=False)
        .agg(aggregation)
)
grouped.rename(columns={'value':'min'}, inplace=True)

【讨论】：