在pandas DataFrame的多列中应用自定义功能

Question

我对熊猫还很陌生，甚至在陈述问题时遇到了麻烦，更不用说解决了。 如果有这样的pandas DataFrame：

m = [[1,2,3], [4,2,4], [3,4,5], [2,3,4], [1,5,3], [4,2,5], [3,4,3], [2,1,4], [1,2,3], [4,3,3], [3,2,5], [2,2,4]]
d = pd.DataFrame(m, columns=['key', 'val1', 'val2'])

我想将自定义函数应用于每一行（例如val1 ** val2）。 然后，我想按键汇总（例如，平均值）。 最终结果将如下所示：

   key  result
0    1   47.00
1    2   32.67
2    3  373.33
3    4   19.00

我知道我可以通过使用循环来做到这一点，但我希望以大多数python / pandas的方式实现：通过对键进行分组，然后在所有列上应用自定义函数。 还是最好在所有行上应用自定义函数，然后通过均值聚合按键应用groupby？

TIA

Answer 1

通过自定义函数创建新的Series ，并通过Series - d['key'] groupby进行聚合，聚合mean ：

d = (d['val1'] ** d['val2']).groupby(d['key']).mean().reset_index(name='mean')

或先创建新列，然后聚合mean ：

d['col'] = (d['val1'] ** d['val2'])
d = d.groupby('key')['col'].mean().reset_index(name='mean')

print (d)
   key        mean
0    1   47.000000
1    2   32.666667
2    3  373.333333
3    4   25.000000