python - 为通过 groupby 应用结果设置列名称

Question

这是一个相当微不足道的问题，但它触发了我的强制症，在过去的半小时里我一直没能找到合适的解决方案。

作为背景，我希望为 DataFrame 中的每个组计算一个值(我们称之为 F)，该值源自现有 DataFrame 中不同列的聚合度量。

这是我正在尝试做的一个玩具示例:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'Y', 'Y', 'Y', 'X', 'Y', 'X'],
                'B': ['N', 'N', 'N', 'M', 'N', 'M', 'M', 'N', 'M', 'N'],
                'C': [69, 83, 28, 25, 11, 31, 14, 37, 14,  0],
                'D': [ 0.3,  0.1,  0.1,  0.8,  0.8,  0. ,  0.8,  0.8,  0.1,  0.8],
                'E': [11, 11, 12, 11, 11, 12, 12, 11, 12, 12]
                })

df_grp = df.groupby(['A','B'])
df_grp.apply(lambda x: x['C'].sum() * x['D'].mean() / x['E'].max())

我想做的是为 apply(或 lambda)的结果指定一个名称。有没有办法在不将 lambda 移动到命名函数或在运行最后一行后重命名列的情况下执行此操作？

Answer 1

让 lambda 函数返回一个新系列:

df_grp.apply(lambda x: pd.Series({'new_name':
                    x['C'].sum() * x['D'].mean() / x['E'].max()}))
# or df_grp.apply(lambda x: x['C'].sum() * x['D'].mean() / x['E'].max()).to_frame('new_name')

     new_name
A B          
X N  5.583333
Y M  2.975000
  N  3.845455