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我有包含以下列的 DataFrame:城市、风向、温度。当然每个城市只出现 1 次!!!并且只有 1 个风向和温度数据点。例如:0 纽约 252.0 22.0
如何创建我自己的 methon 并在 DataFrame 中使用它?例如,我想创建自己的方法“aa”,它返回一些解决方案(城市温度减去整个“温度”列的平均温度),并在聚合我的 DataFrame 期间使用这个创建的方法。目前我创建了方法“aa”,如下所示,我在聚合中使用它,但是,“aa”方法到处都显示“0”。你能给我写一个合适的代码吗?我弄错了 id def aa(x) 吗?
def aa(x):
return x - np.mean(x)
file.groupby(["City"]).agg({"Wind direction":[np.mean, aa], "Temperature":["mean", aa]})
示例数据:(取自 OP 提供的评论)
file = pd.DataFrame({"City":["New York", "Berlin", "London"], "Wind direction":[225.0, 252.0, 310.0], "Temperature":[21.0, 18.5, 22.0]})
最佳答案
你得到零是因为 aa
接收的输入是组,而不是整个系列,并且单元素组的平均值是单个元素。
现在,当您知道每个组只有一个元素时,使用 groupby
有点奇怪,但您可以通过使用类似的东西来强制它
def aa(x):
return x - file[x.name].mean()
以你给出的例子:
In [23]: file.groupby(["City"]).agg({"Wind direction":[np.mean, aa], "Temperature":["mean", aa]})
Out[23]:
Wind direction Temperature
mean aa mean aa
City
Berlin 252.0 -10.333333 18.5 -2.0
London 310.0 47.666667 22.0 1.5
New York 225.0 -37.333333 21.0 0.5
更直接的方法是直接对数据框进行操作,例如
In [26]: file['Wind direction aa'] = file['Wind direction'] - file['Wind direction'].mean()
In [27]: file['Temperature aa'] = file['Temperature'] - file['Temperature'].mean()
In [28]: file
Out[28]:
City Wind direction Temperature Wind direction aa Temperature aa
0 New York 225.0 21.0 -37.333333 0.5
1 Berlin 252.0 18.5 -10.333333 -2.0
2 London 310.0 22.0 47.666667 1.5
关于python - 如何创建自己的方法并在 DataFrame 中使用它?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58483025/
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