Pandas 熊猫：计算[25%和75%范围内的平均值和std

我有以下代码为我的数据帧计算一些聚合：

def percentile(n):
    def percentile_(x):
        return np.percentile(x, n)
    percentile_.__name__ = 'percentile_%s' % n
    return percentile_

df_type = df[['myType', 'required_time']].groupby(['myType']).agg(['count', 'min', 'max', 'median', 'mean', 'std',  percentile(25), percentile(75)])

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代码运行良好。然而，现在我想用[25%和75%的数据来计算平均值和std，在熊猫身上实现这一点最优雅的方法是什么？谢谢

你可以试着用分位数来描述，这对你有用吗

df[['myType', 'required_time']].groupby(['myType']).quantile([0.25,0.5]).describe()

输出：

    RandomForestClassifier  AdaBoostClassifier  GaussianNB
count   2.000000    2.000000    2.000000
mean    0.596761    0.627393    0.580476
std 0.496570    0.463766    0.491389
min 0.245632    0.299462    0.233012
25% 0.421196    0.463427    0.406744
50% 0.596761    0.627393    0.580476
75% 0.772325    0.791359    0.754208
max 0.947889    0.955325    0.927941