Python 我可以从索引和组列表中重建GroupByObject吗？

我有一个数据帧，其中索引是间隔1分钟的时间戳。我执行

Groupby

将数据分为10分钟窗口组：

compression = datetime.timedelta(minutes=10)
grouped_df = df.groupby(pd.Grouper(freq=compression))

问题是pd.Grouper生成10分钟的组，其中任何一个组都可能不包含任何数据，这意味着该组为空

当我现在尝试聚合数据时，我收到一个错误：

attribute_df[column_names] = grouped_df.agg(lambda x: np.log10(x[9] / x[0]))

错误：

发生异常：索引器错误 索引9超出大小为0的轴0的界限

GroupBy

中是否有忽略空组的方法？或者在

Agg

功能中跳过空组？我不希望在lambda函数中检查组大小，因为这会大大降低此聚合函数和其他聚合函数的速度。我不想手动迭代每个组

有什么建议吗？

您可以尝试：

# don't forget the column name
attribute_df[column_names] = grouped_df['Col_Name'].agg(lambda x: np.log10(x[9] / x[0]) if len(x) else np.NaN)

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谢谢，虽然我在问题的最后提到了这一点，并试图避免lambda中的条件，但我猜使用lambda表达式已经违反了熊猫的“合同”。谢谢