python - 使用带有自定义功能的 Pandas Groupby

Question

我无法弄清楚我收到错误的原因。我有 pandas 0.25.1 我正在尝试使用 groupby 和自定义函数为某些数据框生成摘要。因此，假设我的 df 包含 a、c、b、d 列。我使用 groupby + 自定义函数来生成另一个数据框。每列处理不同的功能。groupby 可以单独工作，但不能一起工作。

自定义函数：

wm = lambda x: np.average(x, weights=res_df.loc[x.index, "trips"])
ws = lambda x: np.dot(x, res_df.loc[x.index, "trips"])

尝试这样做时：

grp = res_df.groupby('price_per_time').agg(tot_trips=('trips', 'sum'),
tot_price=('price', 'sum'), 
sw=('sw', 'sum'), 
mean_travel_time=('travel_time', wm),
mean_price=('price', wm)).reset_index()

我得到： e[('price', '<lambda>')] not in index

但这一个本身就可以正常工作：

grp = res_df.groupby('price_per_time').agg(mean_price=('price', wm)).reset_index()

我的数据框是：

    o   d   trips   travel_time     price   tam_trips   tam_times   scheme  price_per_time  length  trips_0     u   sw
0   1   2   0.999252    6.473970    0.033425    1.0     6.484416    delta   0.3     12.768381   2.17599     -0.163520   1.339307
1   1   3   0.899768    6.273440    0.012032    0.9     6.277106    delta   0.3     10.608779   1.95292     -0.157438   1.206515
2   1   4   0.199503    8.527206    0.124777    0.2     8.596922    delta   0.3     14.641428   0.44795     -0.219419   0.265286
3   1   5   0.099235    12.971093   0.331213    0.1     13.106045   delta   0.3     24.021962   0.23877     -0.340838   0.129906

并且预期的输出应该在一个数据框对象中包含所有应用的功能。

标签： pythonpandas