Pandas: 获取聚合函数中的abs() mean()

Question

From the docs 可以 .aggregate 像这样的 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 aggregate 这样：

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

很好，但我想在这里使用第 A 列的 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？

Answer 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