熊猫利用UDF聚合GroupBy对象

Question

假设我有以下几点。我通过“快乐”分组，然后总结每个组。它效果很好。

import pandas as pd 
testdf = pd.DataFrame({"happy": [1, 2, 1, 3], "sad": [4, 5, 6, 7], \ 
         "cool":[1, 99, 0, -5]}) 
testgb = testdf.groupby(["happy"]) 
testgb.sum() 

但是，如果我想用我自己的函数，它的值的列表，并返回一个数字，而不是Sum（）什么;像

def my_max(ilist): 
    return max(ilist) 
testgb.my_max() 

在这种情况下，输出应为：

happy sad cool 
1  6  1 
2  5  99 
3  7  -5 

有谁知道怎么办呢？我读了如何使用自己的函数进行分组，但不进行累加

Answer 1

我假设您要传递来自其他列的值列表，例如， sad。您可以使用agg功能

testdf = pd.DataFrame({"happy": [1, 2, 1, 3], "sad": [4, 5, 6, 7], "cool":[1, 99, 0, -5]}) 
testgb = testdf.groupby(["happy"]).agg({'sad': lambda x: max(x)}) 

当然也有可能是内置的程序来完成你有什么考虑，但由于您构成假设的情景，这是很难说了。