我们如何使用pandas生成min，max，mean，median，…作为数据帧的新列？

Question

我只是捡熊猫。我有一个数据帧如下：

     DEST  MONTH  PRICE   SOUR     TYPE  YEAR
0   DEST7      8    159  SOUR4  WEEKEND  2015
1   DEST2      9    391  SOUR1  WEEKEND  2010
2   DEST5      5    612  SOUR1  WEEKDAY  2013
3   DEST4     10    836  SOUR4  WEEKEND  2013
4   DEST4      4    689  SOUR3  WEEKEND  2013
5   DEST7      3    862  SOUR4  WEEKDAY  2014
6   DEST4      5    483  SOUR4  WEEKEND  2016
7   DEST2      2    489  SOUR3  WEEKEND  2017
8   DEST4      7    207  SOUR1  WEEKDAY  2012
9   DEST3     11    374  SOUR2  WEEKDAY  2015
10  DEST1      2    959  SOUR2  WEEKEND  2017
11  DEST5     10    969  SOUR3  WEEKDAY  2011
12  DEST8      3    645  SOUR4  WEEKEND  2013
13  DEST6      7    258  SOUR4  WEEKEND  2013
14  DEST8      5    955  SOUR4  WEEKDAY  2010
15  DEST1      3    568  SOUR4  WEEKEND  2013
16  DEST5      5    601  SOUR4  WEEKDAY  2016
17  DEST1      6    159  SOUR3  WEEKDAY  2011
18  DEST3     11    322  SOUR4  WEEKDAY  2013
19  DEST2     10    103  SOUR2  WEEKDAY  2012

我把代码放在下面，可以随意生成你自己的随机数据帧：

^{pr2}$

我想生成min，max，mean，median，…作为新列，将这些列添加到dataframe中。这是我尝试的聚合代码：

aggregation={
         "PRICE":
    {
        "MIN": lambda x: x.min(skipna=True),
        "MAX":lambda x: x.max(skipna=True),
        "MEDIAN":lambda x: x.median(skipna=True),
        "MEAN":lambda x:x.mean(skipna=True)
    }
}

df1=df.groupby(["YEAR","MONTH","TYPE","SOUR","DEST"]).agg(aggregation).reset_index()
df1

但输出不计算任何最小值、最大值、中值、平均值：

    YEAR MONTH     TYPE   SOUR   DEST PRICE                 
                                        MIN  MAX MEDIAN MEAN
0   2010     5  WEEKDAY  SOUR4  DEST8   955  955    955  955
1   2010     9  WEEKEND  SOUR1  DEST2   391  391    391  391
2   2011     6  WEEKDAY  SOUR3  DEST1   159  159    159  159
3   2011    10  WEEKDAY  SOUR3  DEST5   969  969    969  969
4   2012     7  WEEKDAY  SOUR1  DEST4   207  207    207  207
5   2012    10  WEEKDAY  SOUR2  DEST2   103  103    103  103
6   2013     3  WEEKEND  SOUR4  DEST1   568  568    568  568
7   2013     3  WEEKEND  SOUR4  DEST8   645  645    645  645
8   2013     4  WEEKEND  SOUR3  DEST4   689  689    689  689
9   2013     5  WEEKDAY  SOUR1  DEST5   612  612    612  612
10  2013     7  WEEKEND  SOUR4  DEST6   258  258    258  258
11  2013    10  WEEKEND  SOUR4  DEST4   836  836    836  836
12  2013    11  WEEKDAY  SOUR4  DEST3   322  322    322  322
13  2014     3  WEEKDAY  SOUR4  DEST7   862  862    862  862
14  2015     8  WEEKEND  SOUR4  DEST7   159  159    159  159
15  2015    11  WEEKDAY  SOUR2  DEST3   374  374    374  374
16  2016     5  WEEKDAY  SOUR4  DEST5   601  601    601  601
17  2016     5  WEEKEND  SOUR4  DEST4   483  483    483  483
18  2017     2  WEEKEND  SOUR2  DEST1   959  959    959  959
19  2017     2  WEEKEND  SOUR3  DEST2   489  489    489  489

如何修改python代码以提供正确的输出？谢谢。在

还有一个问题，如果我想增加一个只按类型SOUR，DEST计算平均价格组的列，（不包括月份或年份），如果我想保留类型SOUR，DEST，MONTH，YEAR的组，如何生成？我的预期产出：

    YEAR MONTH     TYPE   SOUR   DEST PRICE                 
                                        MIN  MAX MEDIAN MEAN AVG
0   2010     5  WEEKDAY  SOUR4  DEST8   ...  ... ...    ...  500
1   2010     9  WEEKEND  SOUR1  DEST2   ...  ... ...    ...  
2   2011     6  WEEKDAY  SOUR3  DEST5   ...  ... ...    ...  720
3   2011    10  WEEKDAY  SOUR3  DEST5   ...  ... ...    ...  720
4   2012     7  WEEKDAY  SOUR1  DEST4   ...  ... ...    ...  
5   2012    10  WEEKDAY  SOUR2  DEST2   ...  ... ...    ...  
6   2013     3  WEEKEND  SOUR4  DEST1   ...  ... ...    ...  
7   2013     3  WEEKDAY  SOUR4  DEST8   ...  ... ...    ...  500  
8   2013     4  WEEKEND  SOUR3  DEST4   ...  ... ...    ...  
9   2013     5  WEEKDAY  SOUR1  DEST5   ...  ... ...    ...  
10  2013     7  WEEKEND  SOUR4  DEST6   ...  ... ...    ...  
... 

Answer 1

你的代码实际上会计算最小值、最大值、中值和平均值。但是，因为您在5列上使用了groupby。对于只有20行的所有5列，2行包含相同值的可能性非常小。在

或者增加数据量，以便groupby实际上将行分组在一起，或者一次对较少的列进行分组。在

要为groupby添加仅使用3列的AVG（mean）列，请分别在第一个数据帧上执行groupby并将它们合并到这三个列上。在

df1=df.groupby(["YEAR","MONTH","TYPE","SOUR","DEST"]).agg(aggregation).reset_index()
df2=df.groupby(["TYPE", "SOUR", "DEST"]).agg({"PRICE":{ "avg" : "mean"} } ).reset_index()
df3= pd.merge(df1, df2, on=["TYPE", "SOUR", "DEST"], how='left')