Python 无法在groupby聚合中使用某些基本统计函数

我做了一个实验，测量不同“力”和“扫描速度”下的“深度”。每组变量进行五次运行

我必须计算五次测量的最大深度以及测量的标准偏差。为此，我构建了一个熊猫数据框架，如下所示：

   force  scanspeed  depth
0    0.5         10     3.541  
1    0.5         20     2.531
2    0.5         10     3.020
3      1         10     2.130
4    0.5         20     1.502
5    0.5         10     4.102
6      2         50     2.413
...
(100+ rows)

对于此数据帧，我想使用

force

和

scanspeed

列进行分组，并为每组生成最大和标准偏差（有多行具有相同的force和scanspeed）。但是，在运行以下行时：

打印（子帧.groupby（['force'，'scanspeed']）['depth'].agg（[max，std]））

无法识别函数

std

，提示

name错误：未定义名称“std”

其他被发现不起作用的函数包括：

平均值

，

中值

，

corr

，

var

，

计数

，

np.std

。我还没有测试所有可用的函数，但到目前为止，似乎只有

max

和

min

可以工作，尽管所有这些函数都来自同一个pandas库（当然除了np.std）

---

如果您确定在该语句范围内可以访问

np.std

，

agg

还允许您将某些函数的名称作为字符串传递：

print(subframe.groupby(['force', 'scanspeed'])['depth'].agg([max, 'std']))

这条线似乎对我有用，除了熊猫，我什么都不进口

---

---

否则，可以在该语句之前尝试调用

np.std（[0,1]）

，以确保它不会抛出错误。或者您可以尝试在前面的行中输入

import numpy as np

。

其他函数如

mean

都是函数。只要把它输入终端，你就会得到

。键入

std

，您会得到

namererror

。但是，

pandas

具有方便的方法，因此

'std'

允许您参考

Series.std（）

。有关此问题的相关文档如下：以字符串形式传递

std

，抛出不支持的操作数类型-：“float”和“str”。也许我的数据类型有问题，我会调查一下。np.std（[0,1]）成功地输出了0.5。事实上，数据类型才是问题所在。在pandas数据框架中，我在最初的问题中没有提到其他列，其中“批号”列包含字符串。删除此列可以解决此错误，尽管我不确定原因，因为没有对该列执行任何操作。