如何将Python函数作为变量/参数传递给另一个函数?
我组合这三个函数的方法如下所示,这不是很优雅如何将Python函数作为变量/参数传递给另一个函数?,python,pandas,Python,Pandas,我组合这三个函数的方法如下所示,这不是很优雅 import pandas as pd def func_sum(df, cols, col): res = df[cols].groupby(col).sum() return res def func_count(df, cols,col): res = df[cols].groupby(col).count() return res def func_ave(df, cols, col): res
import pandas as pd
def func_sum(df, cols, col):
res = df[cols].groupby(col).sum()
return res
def func_count(df, cols,col):
res = df[cols].groupby(col).count()
return res
def func_ave(df, cols, col):
res = df[cols].groupby(col).mean()
return res
我想知道是否有更好的方法不使用if-ELSE语句来实现这一点。
如何将函数(sum、count或mean)作为变量传递,然后让我们在主“func”函数中调用传递的函数变量
如有任何建议,我将不胜感激 Use,它通过引用或名称接受一个或多个函数
例如:
def func(df, cols, col, method):
if method == 'sum':
return df[cols].groupby(col).sum()
if method == 'count':
return df[cols].groupby(col).count()
if method == 'mean':
return df[cols].groupby(col).mean()
了解熊猫的agg功能很好。谢谢!
def func(df, cols, col, method):
return df[cols].groupby(col).agg(method)
func(df, cols, col, pd.Series.sum)
func(df, cols, col, 'count')
func(df, cols, col, np.mean)