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熊猫数据透视表2 lambda aggfuncs

pandas python

dubbbdan · 技术社区 · 6 年前

我想通过多重 aggfuncs 到 pd.pivot_table :

如果我有 new_df :

                 ATI     ATIMR
0 Basin Creek    2.0  0.039893
  Calvert Creek  0.0  0.006824
  Lick Creek     0.0  0.017371
  Mule Creek     0.0  0.041154
  Rocker Peak    2.0  0.027903
  Saddle Mtn.    0.0  0.052603
  Shower Falls   1.0  0.035456
1 Basin Creek    3.0  0.039893
  Calvert Creek  1.0  0.006824
  Lick Creek     1.0  0.017371

这工作:

   pct_75 = lambda y: np.percentile(y, 75)
   func_list = [np.median, np.mean ,pct_75]

   new_df = pd.pivot_table(new_df values='ATIMR',index='ATI',aggfunc=func_list)

但当我试图通过一秒钟 lambda 函数如下:

pct_25 = lambda x: np.percentile(x, 25)

func_list = [pct_25, np.median, np.mean ,pct_75]
new_df = pd.pivot_table(new_df, values='ATIMR',index='ATI',aggfunc=func_list)

我得到以下错误:

InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects

有办法吗?

1 回复 | 直到 6 年前

BENY 6 年前

指派 name 到 lambda 函数,如果不执行此操作,则应用两个 兰姆达 函数,它将返回重复的名称错误

pct_75 = lambda y: np.percentile(y, 75)
pct_75 .__name__ = 'pct_75 '

pct_25 = lambda y: np.percentile(y, 25)
pct_25 .__name__ = 'pct_25'

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