如何将函数应用于 GroupBy agg

Question

我有以下 groupby 效果不佳，因为我想对绝对值求和。

DF.groupby(["Name"], as_index=False).agg({"A":"sum",'B': 'first'}).round(2)

如何在求和之前添加将值转换为绝对值的规则？

姓名	一个	乙
测试	3	布拉布拉
测试	-3

我目前的输出是

姓名	一个	乙
测试	0	布拉布拉

例外的输出是

姓名	一个	乙
测试	6	布拉布拉

我将如何apply一个取绝对值然后对它们求和的函数？

.apply(lambda Nb: Nb.abs().sum())

请注意，我知道如何在没有 agg 的情况下做到这一点：

DF.groupby(["Name"], as_index=False)['A'].apply(lambda Nb: Nb.abs().sum()).round(2)

Answer 1

您可以提供函数作为传递给pandas.DataFrame.agg的 dict 值，请考虑以下示例

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name':['A','A','B','B','C','C'],'Value':[-1,2,-3,4,-5,6]})
grouped = df.groupby('Name').agg({'Value':lambda x:sum(abs(x))})
print(grouped)

输出

      Value
Name
A         3
B         7
C        11