Python 当列表中包含自定义函数时，在函数列表中使用df.agg（…）将失败

我希望聚合一组列，每个列有两个函数：

np.mean

和

quart\u 1

。所有列都是数字

np.mean

从

numpy

导入，

quart_1

是一个自定义函数，返回列的第一个四分位数：

def quart_1(x):
    return np.percentile(x, 25)

问题是如果我做了

df.agg（[np.mean，quart_1]）

，我会得到

KeyError:no results

错误似乎是

quart_1

如果我将原始数据帧包括在列表中，则返回原始数据帧而不进行任何聚合（带有一些标签），但如果我在没有列表的情况下为其提供原始函数，则实际执行聚合并返回熊猫系列（请参见下面的命令和输出）

将其作为标量馈送

quart_1

：

df.select_dtypes([np.number]).agg(quart_1)

accelerometer_x     0.445186
accelerometer_y    10.619320
dtype: float64

…并且在列表中：

df.select_dtypes([np.number]).agg([quart_1])

                            accelerometer_x accelerometer_y
                                quart_1         quart_1
gps_time                                               
2017-07-27 18:35:14.660        0.519700       10.703300
2017-07-27 18:35:14.665        0.474200       10.684200
2017-07-27 18:35:14.670        0.474200       10.684200
2017-07-27 18:35:14.675        0.574800       10.633900
2017-07-27 18:35:14.680        0.574800       10.633900
2017-07-27 18:35:14.685        0.528103       10.657099
2017-07-27 18:35:14.690        0.476600       10.681800
2017-07-27 18:35:14.695        0.446749       10.694255
2017-07-27 18:35:14.700        0.476600       10.681800
2017-07-27 18:35:14.705        0.574800       10.643500
2017-07-27 18:35:14.710        0.574800       10.643500

---

结果表明，由于某种原因，当在列表中传递时，输入向量的维度会发生变化。在

quart_1

中用

x.T

替换

x

成功了。我这里没有提到额外的百分位数，似乎使用

quartu_1

和

quartu_3

（与

quartu_1

相同，但25替换为75）导致了某种名称冲突。我通过使用前面提到的

百分位数

函数修复了它

结果表明，由于某种原因，当在列表中传递时，输入向量的维度会发生变化。在

quart_1

中用

x.T

替换

x

成功了。我这里没有提到额外的百分位数，似乎使用

quartu_1

和

quartu_3

（与

quartu_1

相同，但25替换为75）导致了某种名称冲突。我通过使用前面提到的

percentile

函数来修复它

DataFrame.agg相对较新，所以我猜这是一个bug。早些时候，我们在没有df.agg的时候使用了这个黑客：

df.groupby（np.ones（len（df）））.agg（[np.mean，quart_1]）

DataFrame.agg相对较新，所以我猜这是一个bug。早些时候，我们在没有df.agg的时候使用了这种方法：

df.groupby（np.ones（len（df）））.agg（[np.mean，quart_1]）