DataFrame.groupby.agg（list）可以工作，但agg（'list'）不能工作

Question

我试图将Listag在SQL中的功能应用到pandas中

为什么下面的工作

DataFrame.groupby.agg(list) 

但以下情况却并非如此

DataFrame.groupby.agg('list')

我正在转换以下数据：

到

Answer 1

我查看了pandas源代码，发现至少在聚合pandas系列时，字符串函数名通过调用

if isinstance(func, str):
    return getattr(self, func)(*args, **kwargs)

其中self是SeriesGroupBy的实例，它是GroupBy的子类。GroupBy类有许多方法可用于聚合（包括count、mean、median等）^另一方面，{}当然不是GroupBy的方法，而是一个内置的Python函数，因此调用getattr()时找不到它。我假设DataFrameGroupBy也是这样，因为它也是GroupBy的一个子类

以类似的方式，.agg()在作为字符串提供时将无法使用任何用户定义的函数名

有关提供给.agg()的所有可用字符串的列表，请查看this article in the pandas documentation

Answer 2

• 如果.agg()方法的参数是函数的名称（即不是名称为的字符串），则它必须是Python的已知名称，i。E标准、导入或您自己的函数。
  （在您的例子中，list是标准的Python函数。）

• 如果.agg()方法的参数是字符串，则

  1. 如果具有该名称的方法存在，则使用GroupBy类的方法
     （在您的例子中，没有GroupBy类的.list()方法）
  2. 如果存在具有此名称的函数，则使用具有此名称的NumPy函数 （在您的情况下，没有函数numpy.list()）

如您所见，如果参数是一个字符串，Pandas将忽略Python已知的函数