使用单个 pandas groupby 命令将不同的功能应用于不同的列

Question

我的数据存储在df中。 我每个group有多个users 。 我想按组对df进行group并将不同的功能应用于不同的列。 扭曲的是，我想在此过程中为新列分配自定义名称。

np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame({"user":range(4),"group":[1,1,2,2],"crop":["2018-01-01","2018-01-01","2018-03-01","2018-03-01"],
                   "score":np.random.randint(400,1000,4)})
df["crop"] = pd.to_datetime(df["crop"])
print(df)
   user  group        crop  score
0     0      1  2018-01-01    910
1     1      1  2018-01-01    765
2     2      2  2018-03-01    782
3     3      2  2018-03-01    722

我想获得score的平均值，以及按group分组的crop的最小值和最大值，并为每个新列分配自定义名称。 所需的 output 应如下所示：

  group  mean_score    min_crop    max_crop
0     1       837.5  2018-01-01  2018-01-01
1     2       752.0  2018-03-01  2018-03-01

我不知道如何在 Python 的单行中做到这一点。 在 R 中，我将使用data.table并获得以下信息：

df[, list(mean_score = mean(score),
          max_crop   = max(crop),
          min_crop   = min(crop)), by = group]

我知道我可以对数据进行分组并将.agg与字典结合使用。 是否有另一种方法可以在此过程中自定义每个列的名称？

Answer 1

尝试使用groupby().apply()创建具有所需操作的 function ：

def f(x):
    d = {}
    d['mean_score'] = x['score'].mean()
    d['min_crop'] = x['crop'].min()
    d['max_crop'] = x['crop'].max()
    return pd.Series(d, index=['mean_score', 'min_crop', 'max_crop'])

data = df.groupby('group').apply(f)