我想将多列的多个函数应用到一个 groupby 对象,从而产生一个新的 pandas.DataFrame。
我知道如何分步完成:
by_user = lasts.groupby('user')
elapsed_days = by_user.apply(lambda x: (x.elapsed_time * x.num_cores).sum() / 86400)
running_days = by_user.apply(lambda x: (x.running_time * x.num_cores).sum() / 86400)
user_df = elapsed_days.to_frame('elapsed_days').join(running_days.to_frame('running_days'))
但是我怀疑有更好的方法,比如:
by_user.agg({'elapsed_days': lambda x: (x.elapsed_time * x.num_cores).sum() / 86400,
'running_days': lambda x: (x.running_time * x.num_cores).sum() / 86400})
但是,这不起作用,因为 AFAIK agg() 适用于 pandas.Series。
我确实找到了 this question and answer ,但解决方案在我看来相当难看,考虑到答案已有将近四年的历史,现在可能有更好的方法。
最佳答案
解决方案的另一个坚实的变体是做@MaxU 用 this solution 做的事情至 a similar question并将各个函数包装在 Pandas 系列中,因此只需要 reset_index() 即可返回数据帧。
首先,定义转换函数:
def ed(group):
return group.elapsed_time * group.num_cores).sum() / 86400
def rd(group):
return group.running_time * group.num_cores).sum() / 86400
使用 get_stats 将它们打包成一个系列:
def get_stats(group):
return pd.Series({'elapsed_days': ed(group),
'running_days':rd(group)})
最后:
lasts.groupby('user').apply(get_stats).reset_index()
关于python - Pandas ,将多列的多个功能应用于groupby对象,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40532024/
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