应用多个函数跨列(axis=1)聚合数据框的最佳方法是什么？
应用函数列表按预期工作，默认 axis=0:
In [7]: tsdf = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 3), columns=['A', 'B', 'C'],
index=pd.date_range('1/1/2000', periods=2))
...: tsdf
Out[7]:
A B C
2000-01-01 -0.496619 0.282351 0.222707
2000-01-02 1.185002 -0.988669 -2.300515
In [8]: tsdf.agg(['min', 'max', 'mean'])
Out[8]:
A B C
min -0.496619 -0.988669 -2.300515
max 1.185002 0.282351 0.222707
mean 0.344191 -0.353159 -1.038904
但是使用 axis=1 时失败:
In [9]: tsdf.agg(['min', 'max', 'mean'], axis=1)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-ad4197b17943> in <module>()
----> 1 tsdf.agg(['min', 'max', 'mean'], axis=1)
c:\python34\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in aggregate(self, func, axis, *args, **kwargs)
4152 pass
4153 if result is None:
-> 4154 return self.apply(func, axis=axis, args=args, **kwargs)
4155 return result
4156
c:\python34\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in apply(self, func, axis, broadcast, raw, reduce, args, **kwds)
4260 f, axis,
4261 reduce=reduce,
-> 4262 ignore_failures=ignore_failures)
4263 else:
4264 return self._apply_broadcast(f, axis)
c:\python34\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _apply_standard(self, func, axis, ignore_failures, reduce)
4356 try:
4357 for i, v in enumerate(series_gen):
-> 4358 results[i] = func(v)
4359 keys.append(v.name)
4360 except Exception as e:
TypeError: ("'list' object is not callable", 'occurred at index 2000-01-01 00:00:00')
我有什么遗漏的吗？我(天真地)认为轴或多或少是对称处理的。使用 axis=1 应用多个聚合函数的最佳方法是什么？
谢谢， 亚历克斯
最佳答案
我认为这是 Pandas-Dev GitHub 上列出的错误:
但是，有一个解决方法:
tsdf.T.agg(['min','max','mean']).T
输出:
min max mean
2000-01-01 0.187605 1.707985 0.874033
2000-01-02 -1.156725 1.121996 -0.009986
关于python - 使用 axis=1 聚合多个函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45470945/