我有一个数据框,代码中我将其称为
df
,正在对每个组的多个列应用聚合函数。我还应用了用户定义的lambda函数f4、f5、f6、f7
。有些函数非常相似,比如f4、f6
和f7
,只有参数值不同。我可以从字典d
传递这些参数吗?这样我只需要编写一个函数而不是多个函数。请注意保留HTML标记。f4 = lambda x: len(x[x>10]) # count the frequency of bearing greater than threshold value
f4.__name__ = 'Frequency'
f5 = lambda x: len(x[x<3.4]) # count the stop points with velocity less than threshold value 3.4
f5.__name__ = 'stop_frequency'
f6 = lambda x: len(x[x>0.2]) # count the points with velocity greater than threshold value 0.2
f6.__name__ = 'frequency'
f7 = lambda x: len(x[x>0.25]) # count the points with accelration greater than threshold value 0.25
f7.__name__ = 'frequency'
d = {'acceleration':['mean', 'median', 'min'],
'velocity':[f5, 'sum' ,'count', 'median', 'min'],
'velocity_rate':f6,
'acc_rate':f7,
'bearing':['sum', f4],
'bearing_rate':'sum',
'Vincenty_distance':'sum'}
df1 = df.groupby(['userid','trip_id','Transportation_Mode','segmentid'], sort=False).agg(d)
#flatenning MultiIndex in columns
df1.columns = df1.columns.map('_'.join)
#MultiIndex in index to columns
df1 = df1.reset_index(level=2, drop=False).reset_index()
我喜欢编写这样一个函数:
f4(p) = lambda x: len(x[x>p])
f4.__name__ = 'Frequency'
d = {'acceleration':['mean', 'median', 'min'],
'velocity':[f5, 'sum' ,'count', 'median', 'min'],
'velocity_rate':f4(0.2),
'acc_rate':f4(0.25),
'bearing':['sum', f4(10)],
'bearing_rate':'sum',
'Vincenty_distance':'sum'}
为了更清晰地了解数据,数据框df的csv文件可以通过以下链接获取。 https://drive.google.com/open?id=1R_BBL00G_Dlo-6yrovYJp5zEYLwlMPi9
apply
函数来实现的。然后从d
中访问参数即可。但是,您需要创建一个用户定义的函数并在apply
中使用它,包括更多的代码。 - user2906838