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python - 无法在 Pandas groupby 聚合中使用某些基本统计功能

问题描述

我有一个实验，其中测量不同“力”和“扫描速度”的“深度”。对每组变量进行五次运行。

我必须计算在五次运行中测量的最大深度以及测量的标准偏差。为此，我构建了一个 Pandas 数据框，如下所示：

   force  scanspeed  depth
0    0.5         10     3.541  
1    0.5         20     2.531
2    0.5         10     3.020
3      1         10     2.130
4    0.5         20     1.502
5    0.5         10     4.102
6      2         50     2.413
...
(100+ rows)

对于这个数据框，我想使用force和scanspeed列进行分组，并为每个组生成最大偏差和标准偏差（有多行具有相同的力和扫描速度）。但是，在运行以下行时：

print(subframe.groupby(['force', 'scanspeed'])['depth'].agg([max, std]))

功能std不识别，提示NameError: name 'std' is not defined。

其他发现不起作用的功能包括：mean, median, corr, var, count, np.std. 我尚未测试可用的全部功能，但到目前为止，尽管所有这些功能都来自同一个 pandas 库（当然除了 np.std），但它似乎只是max并且可以工作。min

我将不胜感激有关此问题的任何帮助。

标签： pythonpandaspandas-groupby

解决方案

如果您确定np.std在该语句范围内可以访问，agg还允许您将某些函数的名称作为字符串传递：

print(subframe.groupby(['force', 'scanspeed'])['depth'].agg([max, 'std']))

那条线似乎对我有用，除了熊猫之外没有导入任何东西。

否则，也许可以在该语句之前尝试调用np.std([0,1])，以确保它也不会引发错误。或者你可以试着在import numpy as np之前就上线。

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