擅长:python、mysql、java
<p>在文档(<a href="https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.agg.html" rel="nofollow noreferrer">https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.agg.html</a>)中,pandas<code>agg</code>方法接受一个函数作为第一个参数,第二个是可选轴,然后是将传递给指定函数的位置参数。你知道吗</p>
<p>要在for循环中执行此操作,应该使用<code>*</code>来解压<code>i</code>,因为<code>i</code>是需要传递给<code>agg</code>的参数列表。你知道吗</p>
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>sub_25=[]
for i in feature.values():
sub_25.append(sub25.groupby('trial')[col1].agg(*i))
</code></pre>
<p>例如,假设<code>i = [perm_entropy, 3, True]</code>,那么<code>sub_25.append(sub25.groupby('trial')[col1].agg(*i))</code>等价于<code>sub_25.append(sub25.groupby('trial')[col1].agg(perm_entropy, 3, True))</code>,这就是你所追求的。你知道吗</p>