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python - Pandas 中命名的滚动聚合自定义函数

问题描述

我找不到正确命名应用于滚动窗口的自定义聚合函数的方法。 这个答案很好地解释了groupby聚合。我试过使用pd.NamedAggregates，像这样

df
.rolling(f"{num_days_window + 1}D", min_periods=day_length)            
.aggregate(time_mean=pd.NamedAgg(column="time", aggfunc=lambda w: window_daily_stats(w, np.mean)),
           time_std=pd.NamedAgg(column="time", aggfunc=lambda w: window_daily_stats(w, np.std)))

用于命名的嵌套字典已被弃用，因此这不是一个选项。传递元组也不起作用。

.rolling(f"{num_days_window + 1}D", min_periods=day_length)
.aggregate(time_mean=("time", lambda w: window_daily_stats(w, np.mean)),
           time_std=("time", lambda w: window_daily_stats(w, np.std)))

在这两种情况下，错误是相同的：

TypeError: aggregate() missing 1 required positional argument: 'func'

我目前这样做的方式是向聚合函数传递一个包含column: list of functions对的字典，但在这种情况下，结果列被命名

('time', '<lambda>'),
('time', '<lambda>'),

不幸的是，这并没有给我列的唯一值索引对象。

总而言之，我的问题是，如何为滚动窗口的自定义函数创建命名聚合？

标签： pythonpandas

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