python - 无法在 pandas NamedAgg 函数中使用 lambda 函数

Question

pandas 0.25 引入了一个名为 NamedAgg 的新函数，允许在 groupby 对象上创建命名字段，这是一个非常好的功能，请参阅(NamedAgg)。

但是，我似乎无法让它与 lambda 函数一起使用。我不知道这是一个错误还是设计使然。

设置:

df = pd.DataFrame({'kind': ['cat', 'dog', 'cat', 'dog'],
                         'height': [9.1, 6.0, 9.5, 34.0],
                         'weight': [7.9, 7.5, 9.9, 198.0]})

在字典中使用 lambda 效果很好。这是老方法。

(
    df.groupby(by='kind')
    .height.agg({'height_min':lambda x: np.min(x**2), 'height_max':'max'})
)

将 lambda 与新的 NamedAgg 函数一起使用不起作用

(
    df.groupby(by='kind')
    .agg(height_min=pd.NamedAgg(column='height', aggfunc=lambda x: np.min(x**2)), 
         height_max=pd.NamedAgg(column='height', aggfunc='max')
        )
)

将 lambda 与隐式 NamedAgg 函数一起使用也不起作用

(
    df.groupby(by='kind')
    .agg(height_min=('height', lambda x: np.min(x**2)), 
         height_max=('height', 'max')
        )
)

谁能解释一下为什么 lambda 函数在这里不起作用？

Answer 1

这是使用 0.25 语法和单个聚合列来执行此操作的一种方法:

df.groupby('kind')['height'].agg(height_min=lambda x: np.min(x**2),
                                 height_max='max')

输出:

      height_min  height_max
kind                        
cat        82.81         9.5
dog        36.00        34.0

但是，我确实认为这是一个错误。