pandas groupbyaggregate中字段名的动态创建

Question

我的代码中有许多以下类型的聚合：

period = 'ag'
index = ['PA']
lvl = 'pa'
wm = lambda x: np.average(x, weights=dfdom.loc[x.index, 'pop'])
dfpa = dfdom[(dfdom['stratum_kWh'] !=8)].groupby(index).agg(
    pa_mean_ea_ag_kwh = ('mean_ea_'+period+'_kwh', wm),
    pa_pop = ('dom_pop', 'sum'))

构建聚合方程的右侧很简单。我还想动态构建聚合方程的左侧，以便“dom”、“ea”、“ag”和“kw/kwh/thm”都可以创建为变量输入，并根据我正在执行的进程使用。这将大大减少需要编写的代码量，更新也将更容易管理，否则我需要为上述每种组合编写单独的、或者完全相同的代码

我可以用eval来做这个吗？我希望你能指导我怎么做。谢谢

添加Vaidøtas I反馈后编写的代码：

index = ['PA'] 
lvl = 'pa' 
fname = lvl+"_pop" 

b = f'dfdom.groupby({index}).agg({lvl}_pop = ("dom_pop", "sum"))' 
dfpab = exec(b) 

上面的输出是“非类型对象”。如果我提升变量b中的文本并直接运行如下所示的代码，我会得到一个数据帧

dfpab = dfdom.groupby(['PA']).agg(pa_pop = ("dom_pop", "sum"))

（我简化了我的原始示例，以便更好地连接添加的第二个代码。）

Answer 1

使用exec（），eval（）是另一回事

例如：

exec(f"variable_name{added_namepart} = variable_value{added_valuepart}")