熊猫不能用.agg方法调用函数吗？
熊猫不能用.agg方法调用函数吗？
提问于 2021-04-19 19:25:17
我正试图在DataCamp上使用Python完成Pandas课程，并遇到了一些问题。我有解决办法，但我只想问。这个测试很简单:对一组数据使用numpy函数。
这是他们建议的完成这个小测验的建议：
.agg() can take in a list of functions. The functions shouldn't be called, so don't use parentheses with them.这是我的代码，用来查找每个商店weekly_sales的min、max、中值。
sales_stats = sales.groupby("type")["weekly_sales"].agg([np.min(), np.max(), np.mean(), np.median()])这是一个错误：
File "<stdin>", line 4, in mean
TypeError: _mean_dispatcher() missing 1 required positional argument: 'a'所以我把它改成：
sales_stats = sales.groupby("type")["weekly_sales"].agg([np.mean(sales["weekly_sales"]),np.median,np.min,np.max])但是会出现另一个错误，所以我看一下解决方案：
sales_stats = sales.groupby("type")["weekly_sales"].agg([np.min, np.max, np.mean, np.median])这是否意味着我们不必将任何参数传递给这些numpy方法？.agg函数将把"weekly_sales“作为参数传递给每个人？如果是这样的话，如果我想向这些方法传递两个参数，例如monthly_sales，这是一种正确的方法吗？
sales_stats = sales.groupby("type")["weekly_sales","monthly_sales"].agg([np.min, np.max, np.mean, np.median])Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-04-19 19:33:48
您非常接近，但是正确的语法应该是：
sales_stats = (
sales.groupby("type")[["weekly_sales","monthly_sales"]]
.agg([np.min, np.max, np.mean, np.median])
)这是因为，从一个DataFrame中选择多个列，或者在本例中选择一个Groupby对象，需要一个列名列表。这个片段将返回"weekly_sales“和"monthly_sales”列的最小值、最大值、平均值和中位数--按“类型”分组。
，这是否意味着我们不需要向这些numpy方法传递任何参数？.agg函数将把"weekly_sales“作为参数传递给每个人？如果是这样的话，如果我想向这些方法传递两个参数，例如monthly_sales，这是一种正确的方法吗？
参数(本例中的每个子数组)被熊猫传递到聚合函数。
如果您想要更细粒度的控件，可以传递如下所示的字典：
sales_stats = (
sales.groupby("type")
.agg({
"weekly_sales": np.mean,
"monthly_sales": [np.min, np.max]
})
)这将返回"weekly_sales“的平均值以及"monthly_sales”的最小和最大值。请参阅[
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原文链接：
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