在python中重命名多个聚合结果列时出现问题

我有一个关于大熊猫多重聚集的问题

最初我有一个数据集，显示石油价格，细节如下：

数据集的标题如下所示：

我想做的是得到2014年每个季度的平均值和标准差。理想输出如下：

在我的脚本中，我已经通过这样做创建了季度信息。

但是，有一件事我不明白：

如果我尝试使用此命令执行此操作

brent[brent.index.year == 2014].groupby('quarter').agg({"average_price": np.mean, "std_price": np.std})

我得到一个错误如下：

如果我使用下面的脚本，那么它就可以工作了

brent[brent.index.year == 2014].groupby('quarter').agg(average_price=('Price','mean'), 
                                                   std_price=('Price','std'))

因此，问题是：

• 第一种方法有什么问题
• 为什么我们需要在这里使用第二种方法

提前感谢大家的帮助

第一种方法有什么问题

传递了dict，因此熊猫从键

average\u price

，

std\u price

中查找列，因为返回错误时数据帧中不存在列

可能的解决方案是在groupby之后指定列，并通过聚合函数传递指定新列名的元组列表：

brent[brent.index.year == 2014].groupby('quarter')['Price'].agg([('average_price','mean'),('std_price',np.std)])

brent[brent.index.year == 2014].groupby('quarter').agg(average_price=('Price','mean'), 
                                                      std_price=('Price',np.std),
                                                      sumQ=('quarter','sum'))

这是可能的，因为对于一列

Price

可以定义多个列名称

在以后的版本中，将使用：

这里是逻辑-对于每个聚合，都使用聚合列和聚合函数来定义nw列名。因此，可以使用不同的函数聚合多个列：

brent[brent.index.year == 2014].groupby('quarter')['Price'].agg([('average_price','mean'),('std_price',np.std)])

brent[brent.index.year == 2014].groupby('quarter').agg(average_price=('Price','mean'), 
                                                      std_price=('Price',np.std),
                                                      sumQ=('quarter','sum'))

注意，

np.std

具有默认值

ddof=0

，而pandas

std

具有

ddof=1

，因此输出不同