熊猫群由所有功能？

我使用pandas groupby+agg功能来生成漂亮的报告熊猫群由所有功能？

aggs_dict = {'a':['mean', 'std'], 'b': 'size'} 
df.groupby('year').agg(aggs_dict)

，我想对整个数据框使用相同的aggs_dict为一个组，无师年，是这样的：

df.groupall().agg(aggs_dict)

或：

df.agg(aggs_dict)

，但无法找到任何优雅的方式来做到这一点..请注意，在我真正的代码aggs_dict是相当复杂的，因此是相当麻烦的事：

df.a.mean() 
df.a.std() 
df.b.size() 
....

我失去了简单的东西和漂亮的？

2016-09-07 ihadanny

@ayhan IIUC，这是相反的 - 如果整个索引将是一个大副本，这将在这里工作。问题是关于整个df作为一个组，而不是每个行的聚合。 –

@AmiTavory是的，我注意到你的答案后。 :) – ayhan

阿米Tavory的答案是做一个好办法，但万一你想不需要创建新列和删除它们之后，你可以做类似的解决方案：

df.groupby([True]*len(df)).agg(aggs_dict)

2016-09-07 12:45:02 bunji

哇！正是我想要的（繁琐的记法，但我习惯于熊猫:) – ihadanny

好的答案！ –

你可以添加一个虚拟列：

df['dummy'] = 1

然后GROUPBY + AGG它：

df.groupby('dummy').agg(aggs_dict)

然后delete it时，即可大功告成。

2016-09-07 08:39:27

你也可以使用一个函数来直接分组：

df.groupby(lambda x: True).agg(aggs_dict)

2017-10-05 10:30:45

回答