标签：python dictionary dataframe aggregate pandas

我看了下面的问题：

Apply multiple functions to multiple groupby columns

我有数据

                    p.date p.instrument                p.sector  \
11372  2013-02-15 00:00:00            A             Health Care   
11373  2013-02-15 00:00:00           AA               Materials   
11374  2013-02-15 00:00:00         AAPL  Information Technology   
11375  2013-02-15 00:00:00         ABBV             Health Care   
11376  2013-02-15 00:00:00          ABC             Health Care   

                                p.industry    p.retn  p.pfwt     b.bwt  
11372     Health Care Equipment & Services -5.232929     NaN  0.000832  
11373                             Aluminum  0.328947     NaN  0.000907  
11374                    Computer Hardware -1.373927     NaN  0.031137  
11375                      Pharmaceuticals  2.756020     NaN  0.004738  
11376  Health Care Distribution & Services -0.371179     NaN  0.000859 

但是当我尝试：

test1.groupby("p.sector").agg({'r1': lambda x: x['p.pfwt'].sum()})

我收到了错误

KeyError: 'r1'

我正在尝试使用当前DataFrame的一组结果创建新列.

我错过了什么？谢谢

解决方法:

使用

test1.groupby("p.sector").agg({'p.pfwt': np.sum})

以this pandas docs为例.

>聚合字典中的键必须与数据帧中预先存在的键对应.您的程序失败,因为您的数据框中没有“r1”列,因此它无法聚合不存在的内容.
>如果你需要重命名结果,那么你可以为这样的系列添加一个链式操作：.agg([np.sum,np.mean,np.std]).rename(columns = {‘sum’： ‘foo’,’mean’：’bar’,’std’：’baz’}))

标签：python,dictionary,dataframe,aggregate,pandas
来源： https://codeday.me/bug/20190528/1172190.html

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