Aggregate 如何在daru中多次聚合同一列

我希望获得分组聚合数据，但在使用多个函数聚合同一列时遇到问题

基本上，我想知道是否有办法重命名聚合列，这样它就不会重写

这是我的密码

    df = Daru::DataFrame.from_activerecord(active_record,
                                           *%i[jobs.id jobs.demand_created_at jobs.quality_rating jobs.service_rating jobs.value_rating SC.name D.czso_region_id])
    df.vectors = Daru::Index.new(%i[job_id demand_created_at quality_rating service_rating value_rating specific_category_name region_id])

    # computed columns
    df[:avg_rating] = ((df[:quality_rating] + df[:service_rating] + df[:value_rating]) / 3.0)
    df[:broad_region_id] = df[:region_id].recode { |i| i[0...-1]}

    df_grouped = df.group_by([:specific_category_name, :broad_region_id, :job_id])
    df_grouped.aggregate(avg_rating: :mean, job_id: :count).aggregate(avg_rating: :mean, job_id: :count)

我在这里遇到了问题：

df_grouped.aggregate(avg_rating: :mean, job_id: :count).aggregate(avg_rating: :mean, job_id: :count)

基本上，我想写这样的东西（例如）：

但是，这只会生成一个名为

avg_rating

和error的列

（irb）：124:警告：键：第124行的平均额定值被复制和覆盖

有没有办法重命名聚合列？

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我唯一的想法是复制列，但这似乎是一个非常棘手的解决方案。

我终于找到了答案

分组数据的聚合可以这样做：

df.group_by(:a).aggregate(
 avg_d:    ->(df) { df[:d].mean },
 sum_c:    ->(df) { df[:c].sum },
 avg_of_c: ->(df) { df[:c].mean },
 size_b_with_lambda: ->(grouped){ grouped[:b].size}, 
 uniq_b_with_proc: proc {|grouped| grouped[:b].uniq.size }
)

这解决了我所有的问题

df.group_by(:a).aggregate(
 avg_d:    ->(df) { df[:d].mean },
 sum_c:    ->(df) { df[:c].sum },
 avg_of_c: ->(df) { df[:c].mean },
 size_b_with_lambda: ->(grouped){ grouped[:b].size}, 
 uniq_b_with_proc: proc {|grouped| grouped[:b].uniq.size }
)