data.groupby("Country").agg({
"column1": {"foo": sum()},
"column2": {"mean": np.mean, "std": np.std}
})
重新引入了命名返回的聚合列的功能，其已在主分支中实现，并已定于pandas 0.25发布。新的语法是.agg(new_col_name=('col_name', 'agg_func')，可参考上述链接中的PR示例。
In [2]: df = pd.DataFrame({'kind': ['cat', 'dog', 'cat', 'dog'],
...: 'height': [9.1, 6.0, 9.5, 34.0],
...: 'weight': [7.9, 7.5, 9.9, 198.0]})
...:
In [3]: df
Out[3]:
kind height weight
0 cat 9.1 7.9
1 dog 6.0 7.5
2 cat 9.5 9.9
3 dog 34.0 198.0
In [4]: df.groupby('kind').agg(min_height=('height', 'min'),
max_weight=('weight', 'max'))
Out[4]:
min_height max_weight
kind
cat 9.1 9.9
dog 6.0 198.0
根据 这个 PR ，使用此语法和我之前建议的两步重命名语法，还可以使用多个 lambda 表达式。再次强调，从 PR 中的示例复制：
In [2]: df = pd.DataFrame({"A": ['a', 'a'], 'B': [1, 2], 'C': [3, 4]})
In [3]: df.groupby("A").agg({'B': [lambda x: 0, lambda x: 1]})
Out[3]:
B
<lambda> <lambda 1>
A
a 0 1
然后使用.rename()，或者一次性完成：
In [4]: df.groupby("A").agg(b=('B', lambda x: 0), c=('B', lambda x: 1))
Out[4]:
b c
A
a 0 0
目前被接受的答案由unutbu提供，这是在Pandas版本<= 0.20中完成此操作的一种很好的方法。然而，从Pandas 0.20开始，使用此方法会引发警告，指示将来的Pandas版本中将不再支持该语法。
Series:
FutureWarning: 使用字典对Series进行聚合已过时，并将在将来的版本中删除
DataFrames:
FutureWarning：使用带有重命名的字典已过时，并将在将来的版本中删除
根据Pandas 0.20变更日志，在聚合时推荐重命名列的方式如下。
# Create a sample data frame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1, 2, 2],
'B': range(5),
'C': range(5)})
# ==== SINGLE COLUMN (SERIES) ====
# Syntax soon to be deprecated
df.groupby('A').B.agg({'foo': 'count'})
# Recommended replacement syntax
df.groupby('A').B.agg(['count']).rename(columns={'count': 'foo'})
# ==== MULTI COLUMN ====
# Syntax soon to be deprecated
df.groupby('A').agg({'B': {'foo': 'sum'}, 'C': {'bar': 'min'}})
# Recommended replacement syntax
df.groupby('A').agg({'B': 'sum', 'C': 'min'}).rename(columns={'B': 'foo', 'C': 'bar'})
# As the recommended syntax is more verbose, parentheses can
# be used to introduce line breaks and increase readability
(df.groupby('A')
.agg({'B': 'sum', 'C': 'min'})
.rename(columns={'B': 'foo', 'C': 'bar'})
)
请参阅0.20版本更新日志以获取更多详细信息。
在旧格式字典语法中，由于这些将根据传递的字典中的键重命名，因此可以向.agg传递多个lambda函数：
>>> df.groupby('A').agg({'B': {'min': lambda x: x.min(), 'max': lambda x: x.max()}})
B
max min
A
1 2 0
2 4 3
多个函数也可以作为一个列表传递给单个列：
>>> df.groupby('A').agg({'B': [np.min, np.max]})
B
amin amax
A
1 0 2
2 3 4
然而，这种方法不能应用于lambda函数，因为它们是匿名的并且都返回<lambda>，这会导致名称冲突：
>>> df.groupby('A').agg({'B': [lambda x: x.min(), lambda x: x.max]})
SpecificationError: Function names must be unique, found multiple named <lambda>
为了避免SpecificationError，可以事先定义具名函数而不是使用lambda。合适的函数名称也可以避免在之后对数据框调用.rename。这些函数可以使用与上面相同的列表语法进行传递：
>>> def my_min(x):
>>> return x.min()
>>> def my_max(x):
>>> return x.max()
>>> df.groupby('A').agg({'B': [my_min, my_max]})
B
my_min my_max
A
1 0 2
2 3 4
df = df.groupby('col_to_grpd_by').agg({'quantity': { 'mu': lambda series: stats.norm.fit(series)[0], 'sigma': lambda series: stats.norm.fit(series)[1], 'active': 'count', }})。在以后的处理中，应如何处理它？我所能想到的唯一方法是定义两个单独的函数，以返回元组中的相应元素，从stats.norm.fit中。请忽略我正在使用norm的事实。它可能是不同的分布。 - JunkMechanic.agg({'B': {'min': lambda x: x.min(), 'max': lambda x: x.max()}})语法？它看起来非常有用，而且比仅用于此目的时定义命名函数更加简洁。 - sheridpdf.groupby('A').agg({'B': [lambda x: x.min(), lambda x: x.max()]})，现在它会自动为 lambda 列名添加后缀。 @JunkMechanic, @sheridp - 可以通过在字典中定义命名聚合，然后在 agg 方法中解包来获得类似于旧行为的选项。例如：df.groupby('A').agg(**{"min": ("B", lambda x: x.min()),"max": ("B", lambda x: x.max())}) - Maddf = data.groupby(...).agg(...)
df.columns = df.columns.droplevel(0)
如果您想保留最外层级别，可以对多级列使用ravel()函数以形成新标签：
df.columns = ["_".join(x) for x in df.columns.ravel()]
.ravel()，而是使用.tolist()或.to_numpy()。使用df.columns = ["_".join(x) for x in df.columns.tolist()]来将列名中的空格替换为下划线。
例如：
import pandas as pd
import pandas.rpy.common as com
import numpy as np
data = com.load_data('Loblolly')
print(data.head())
# height age Seed
# 1 4.51 3 301
# 15 10.89 5 301
# 29 28.72 10 301
# 43 41.74 15 301
# 57 52.70 20 301
df = data.groupby('Seed').agg(
{'age':['sum'],
'height':['mean', 'std']})
print(df.head())
# age height
# sum std mean
# Seed
# 301 78 22.638417 33.246667
# 303 78 23.499706 34.106667
# 305 78 23.927090 35.115000
# 307 78 22.222266 31.328333
# 309 78 23.132574 33.781667
df.columns = df.columns.droplevel(0)
print(df.head())
sum std mean
Seed
301 78 22.638417 33.246667
303 78 23.499706 34.106667
305 78 23.927090 35.115000
307 78 22.222266 31.328333
309 78 23.132574 33.781667
或者，保留索引的第一级：
df = data.groupby('Seed').agg(
{'age':['sum'],
'height':['mean', 'std']})
df.columns = ["_".join(x) for x in df.columns.ravel()]
age_sum height_std height_mean
Seed
301 78 22.638417 33.246667
303 78 23.499706 34.106667
305 78 23.927090 35.115000
307 78 22.222266 31.328333
309 78 23.132574 33.781667
df.columns = ['_'.join(x) if isinstance(x,tuple) else x for x in df.columns.ravel()] 即可。这利用了聚合列唯一是元组的事实，所以如果你的列名中有其他元组，请谨慎操作。 - Lucas H我同意原帖中的观点，即在同一位置命名和定义输出列似乎更加自然和一致（例如像R语言中 tidyverse 的 summarize 那样），但目前在 pandas 中的解决方法是先使用 assign 方法创建具有所需名称的新列，然后再进行聚合：
data.assign(
f=data['column1'],
mean=data['column2'],
std=data['column2']
).groupby('Country').agg(dict(f=sum, mean=np.mean, std=np.std)).reset_index()
使用reset_index方法可以将'Country', 'f', 'mean', 和 'std'这些列变成常规列，并分配一个独立的整数索引。
newidx = []
for (n1,n2) in df.columns.ravel():
newidx.append("%s-%s" % (n1,n2))
df.columns=newidx
I V
mean std first
V
4200.0 25.499536 31.557133 4200.0
4300.0 25.605662 31.678046 4300.0
4400.0 26.679005 32.919996 4400.0
4500.0 26.786458 32.811633 4500.0
to
I-mean I-std V-first
V
4200.0 25.499536 31.557133 4200.0
4300.0 25.605662 31.678046 4300.0
4400.0 26.679005 32.919996 4400.0
4500.0 26.786458 32.811633 4500.0
if n2 == '': new_col_name.append("%s" % n1) else: new_col_name.append("%s_%s" % (n1, n2)) - Adarsh Madrecha.ravel()，我认为df.columns就足够了！ - Yas受@Joel Ostblom的启发
对于那些已经拥有可用于仅聚合的字典的人，您可以使用/修改以下代码进行新版本聚合，将聚合和重命名部分分开。如果有多个项，请注意嵌套字典。
def agg_translate_agg_rename(input_agg_dict):
agg_dict = {}
rename_dict = {}
for k, v in input_agg_dict.items():
if len(v) == 1:
agg_dict[k] = list(v.values())[0]
rename_dict[k] = list(v.keys())[0]
else:
updated_index = 1
for nested_dict_k, nested_dict_v in v.items():
modified_key = k + "_" + str(updated_index)
agg_dict[modified_key] = nested_dict_v
rename_dict[modified_key] = nested_dict_k
updated_index += 1
return agg_dict, rename_dict
one_dict = {"column1": {"foo": 'sum'}, "column2": {"mean": 'mean', "std": 'std'}}
agg, rename = agg_translator_aa(one_dict)
我们得到
agg = {'column1': 'sum', 'column2_1': 'mean', 'column2_2': 'std'}
rename = {'column1': 'foo', 'column2_1': 'mean', 'column2_2': 'std'}
如果有更聪明的方法，请告诉我。谢谢。
df.columns = ['_'.join(a) for a in df.columns.to_flat_index()] - Ufos比如这种数据框，列名有两个层级：
shop_id item_id date_block_num item_cnt_day
target
0 0 30 1 31
df.columns = [col[0] if col[-1]=='' else col[-1] for col in df.columns.values]
结果为： shop_id item_id date_block_num target
0 0 30 1 31