Python Pandas GroupBy：应用具有两个参数的函数

通常在使用

.apply（）

方法时，传递的函数只接受一个参数

def somefunction(group):
    group['ColumnC'] == group['ColumnC']**2
    return group

df.groupby(['ColumnA', 'ColumnB']).apply(somefunction)

这里

somefunction

应用于每个

组

，然后返回。基本上我用的是这个

我希望能够事先不指定列名

ColumnC

。将其作为

somefunction

的参数传递将使代码更加灵活

def somefunction(group, column_name):
    group[column_name] == group[column_name]**2
    return group

df.groupby(['ColumnA', 'ColumnB']).apply(somefunction)

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有什么办法可以让这一切顺利进行吗？我无法将

group

传递给

somefunction

，因为这是由

.apply（）

在后台神奇地完成的。

您可以通过

apply

传递关键字参数

df.groupby(['ColumnA', 'ColumnB']).apply(somefunction, column_name='col')

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您可以创建一个匿名函数

df.groupby（['ColumnA'，'ColumnB']）.apply（lambda x:somefunction（x，'col'））

df = pd.DataFrame(dict(A=list(range(2)) * 5, B=range(10)[::-1]))

def f(df, arg1):
    return df * arg1

df.groupby('A').apply(f, arg1=3)

   A   B
0  0  27
1  3  24
2  0  21
3  3  18
4  0  15
5  3  12
6  0   9
7  3   6
8  0   3
9  3   0