Python Groupby，并对具有first和last的每列应用不同的函数

我尝试对列进行分组，然后对每个列应用不同的函数。我引用了，我的代码如下所示

def f(x):
    d = {}
    d['a'] = x['a'].max()
    d['b'] = x['b'].first()
    d['c'] = x['c'].last()
    return pd.Series(d, index=['a', 'b', 'c'])

require_data = required_data.groupby(['S','id', 'lane', 'timestamp','E']).apply(f)

由于第一个函数，我得到了以下错误

TypeError: first() missing 1 required positional argument: 'offset'

但我可以用first fine运行groupby

require_data = required_data.groupby(['S','id', 'lane', 'timestamp','E']).first()

错误的原因是什么？

更好的做法是使用聚合方法传递列名 和 :

如果您想使用自己的自定义函数，有必要选择“按位置”，并使用 或与 ，但如@Erfan所述，谢谢：

由于效率问题，不鼓励使用自己的自定义函数

更好的用法是使用聚合方法传递列名 和 :

如果您想使用自己的自定义函数，有必要选择“按位置”，并使用 或与 ，但如@Erfan所述，谢谢：

由于效率问题，不鼓励使用自己的自定义函数

---

我想说的是，出于效率考虑，非常不鼓励使用您自己的自定义函数。非常感谢。这正是我想要的。我要提到的是，由于效率原因，使用您自己的自定义函数是非常不鼓励的。非常感谢。这正是我想要的

require_data = (required_data.groupby(['S','id', 'lane', 'timestamp','E'])
                             .agg({'a':'max', 'b':'first', 'c':'last'}))

def f(x):
    d = {}
    d['a'] = x['a'].max()
    d['b'] = x['b'].iat[0]
    d['c'] = x['c'].iat[-1]
    return pd.Series(d, index=['a', 'b', 'c'])