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我正在尝试仅使用前 k 列沿着数据帧的 axis=1 计算 mean 和 var (计算为 . iloc[:,:-5])，天真地，我会运行为:
df.groupby('id').agg([lambda x: x.iloc[:,:-5].mean(axis=1), lambda x: x.iloc[:,:-5].var(axis=1)])
但它会抛出“索引器太多”错误。
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一些数据:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Q1 Q2 Q3 Q4 id
0 3.0 3.0 4.0 4.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 12.0 0.83 80.0 1.000 11.0
1 3.0 3.0 4.0 4.0 4.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 14.0 1.60 80.0 1.000 11.0
2 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 5.0 13.0 1.40 75.0 1.000 11.0
3 3.0 3.0 4.0 4.0 4.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 12.0 0.50 80.0 0.848 11.0
4 3.0 4.0 4.0 4.0 7.0 7.0 5.0 4.0 4.0 2.0 13.0 1.74 70.0 0.883 11.0
13 3.0 3.0 2.0 2.0 2.0 2.0 3.0 2.0 3.0 3.0 12.0 3.67 45.0 1.000 14.0
14 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 13.0 3.67 48.0 0.848 14.0
15 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 12.0 1.67 70.0 0.848 14.0
16 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 NaN 2.0 12.0 3.33 60.0 0.848 14.0
17 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 12.0 3.33 60.0 0.848 14.0
25 4.0 4.0 6.0 5.0 NaN 6.0 4.0 3.0 NaN 4.0 11.0 3.36 85.0 0.796 17.0
26 4.0 5.0 4.0 7.0 6.0 5.0 4.0 6.0 7.0 5.0 8.0 4.76 50.0 0.725 17.0
27 4.0 4.0 3.0 4.0 5.0 4.0 5.0 3.0 3.0 5.0 9.0 3.33 50.0 0.725 17.0
28 3.0 4.0 4.0 3.0 4.0 4.0 NaN 3.0 NaN 3.0 10.0 3.12 75.0 0.725 17.0
29 3.0 3.0 2.0 NaN 2.0 1.0 NaN NaN 1.0 2.0 15.0 3.05 79.0 0.725 17.0
39 3.0 3.0 5.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 NaN 5.0 12.0 1.19 80.0 0.883 18.0
40 5.0 4.0 5.0 5.0 5.0 5.0 4.0 5.0 7.0 4.0 9.0 1.83 75.0 0.883 18.0
41 5.0 6.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 4.0 7.0 7.0 12.0 1.71 35.0 1.000 18.0
42 5.0 5.0 5.0 5.0 4.0 NaN 4.0 4.0 3.0 2.0 13.0 0.86 85.0 1.000 18.0
43 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 5.0 3.0 3.0 11.0 1.36 75.0 1.000 18.0
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最佳答案
看来你首先需要:
df['m'] = df.iloc[:,:-5].mean(axis=1)
df['v'] = df.iloc[:,:-5].var(axis=1)
然后根据需要进行聚合。
关于python - 将函数应用于 Pandas 数据帧，出现 groupby ('Too many indexers' 错误)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45017431/
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C语言sscanf()函数：从字符串中读取指定格式的数据 头文件： ?
最近，我有一个关于工作预评估的问题，即使查询了每个功能的工作原理，我也不知道如何解决。这是一个伪代码。 下面是一个名为foo()的函数，该函数将被传递一个值并返回一个值。如果将以下值传递给foo函数，
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！