python - Pandas 中的命名变换

Question

我知道我可以命名一个 aggregation在 Pandas 中，像这样:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'col': [1,2,3],
                   'group' : ['a','a','b']})

    
df.groupby('group').agg(mymean = ('col', 'mean'),
       mymax = ('col', 'max'),
       mymin = ('col', 'min'))

Out[23]: 
       mymean  mymax  mymin
group                      
a         1.5      2      1
b         3.0      3      3

这非常方便，因为我可以创建多个变量并即时命名它们。我想用 .transform() 做同样的事情(或 .apply() )。
不幸的是，同样的技巧不起作用:

df.groupby('group').transform(mymean = ('col', 'mean'),
       mymax = ('col', 'max'),
       mymin = ('col', 'min'))
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-24-3a6cf53bd93e>", line 1, in <module>
    df.groupby('group').transform(mymean = ('col', 'mean'),

TypeError: transform() missing 1 required positional argument: 'func'

使用转换创建多个变量的最简洁方法是什么？输出应该是:

Out[25]: 
   col group  mymean  mymax
0    1     a       1      2
1    2     a       1      2
2    3     b       3      3

Answer 1

你可以做 assign

df.assign(mymean = df['col1'].mean(),mymax = df['col1'].max())
Out[344]: 
   col1  mymean  mymax
0     1     2.0      3
1     2     2.0      3
2     3     2.0      3