当使用 df.mean() 时，我得到一个结果，其中给出了每列的平均值。现在假设我想要第一列的平均值，以及第二列的总和。有没有办法做到这一点？我不想拆卸和重新组装 DataFrame。
我最初的想法是按照 pandas.groupby.agg() 的思路做一些事情，如下所示:
df = pd.DataFrame(np.random.random((10,2)), columns=['A','B'])
df.apply({'A':np.mean, 'B':np.sum}, axis=0)
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-81-265d3e797682>", line 1, in <module>
df.apply({'A':np.mean, 'B':np.sum}, axis=0)
File "C:\Users\Patrick\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3471, in apply
return self._apply_standard(f, axis, reduce=reduce)
File "C:\Users\Patrick\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3560, in _apply_standard
results[i] = func(v)
TypeError: ("'dict' object is not callable", u'occurred at index A')
但这显然行不通。传递字典似乎是一种直观的方式，但是否有另一种方式(同样无需拆卸和重新组装 DataFrame)？
最佳答案
你可以试试闭包:
def multi_func(functions):
def f(col):
return functions[col.name](col)
return f
df = pd.DataFrame(np.random.random((10, 2)), columns=['A', 'B'])
result = df.apply(multi_func({'A': np.mean, 'B': np.sum}))
关于python - Pandas :将不同的功能应用于不同的列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26434123/