python - Pandas 聚合中的自定义函数

Question

我有以下数据框 - result from this question :

                         t2m  ...       kont    sum             d1                  d2
latitude longitude            ...           
46.5     18.0       0.284698  ...               0.001613        1998-01-12 07:00:00 1998-01-24 08:00:00
         18.0      -1.304504  ...   FROMHERE    0.004097        1998-01-24 08:00:00 1998-01-24 09:00:00
         18.0       0.345001  ...   FROMHERE    0.024207        1998-01-24 17:00:00 1998-01-25 00:00:00         
         18.0      -4.786346  ...   FROMHERE    xxxxxx

我想在此数据帧的 .agg 中实现自定义函数和内置函数的组合。这是代码:

dfgeo=df.groupby(['latitude', 'longitude']).agg(
                 std=('sum',np.std),
                 maks=('sum','max'),
                 mean=('sum',(lambda x: mean(absolute(x - mean(x)))))
                 ).reset_index()

代码 mean=('sum',(lambda x:mean(absolute(x -mean(x))))) 模仿平均平均偏差，因为它不是直接在 Numpy 中构建的，或者我找不到它。我收到以下错误:

KeyError: "[('ar', '<lambda>')] not in index"

感谢任何帮助。

Answer 1

对于我来说，工作自定义函数:

def f(x):
    return np.mean(np.abs(x - np.mean(x)))

dfgeo=df.groupby(['latitude', 'longitude']).agg(
                 std=('sum',np.std),
                 maks=('sum','max'),
                 mean=('sum',f)
                 ).reset_index()