python - 'using a dict on a Series for aggregation' 的替代方案是什么

Question

我使用agg函数计算了按STNAME分组的CENSUS2010POP的平均值。在 agg 函数中，我使用带有 {} 的字典来命名平均值的新列(详细信息请参见下面的代码)代码运行良好，但 Jupyter Notebook 给了我一个警告

FutureWarning:在系列上使用字典进行聚合已弃用，并将在未来版本中删除

我想知道执行此操作的新方法是什么。

我在最新的 Jupyter Notebook 上运行它，使用 python 3，从 Anaconda3 安装

我现在使用的方法是这样的:

df = pd.read_csv('census.csv')
df = (df.where(df['SUMLEV']==50)
     .dropna()
     .set_index('STNAME')
     .groupby(level = 0)['CENSUS2010POP']
     .agg({'avg' : np.average}) )

df

但此方法已被弃用，并将在将来删除，如警告所述

结果应该是这样的(这是上面代码的结果)

                avg
STNAME  
Alabama         71339.343284
Alaska          24490.724138
Arizona         426134.466667
Arkansas        38878.906667
California      642309.586207
Colorado        78581.187500
Connecticut     446762.125000
Delaware        299311.333333
...

Answer 1

根据 pandas.DataFrame.agg 的文档，它说 agg 可以将函数、列表、str 或 dict 作为输入。因此，您可以直接传递函数 np.average 并将其作为列标签。

df = pd.read_csv('census.csv')
df = (df.where(df['SUMLEV']==50)
     .dropna()
     .set_index('STNAME')
df['avg'] = df.groupby(level = 0)['CENSUS2010POP']
     .agg(np.average) )