Python 指定聚合函数的参数

Python 指定聚合函数的参数,python,pandas,dataframe,Python,Pandas,Dataframe,我有以下代码: grouped[['scene_average']].agg([np.mean, np.std, len]) 我想用ddof=5 我如何做到这一点?使用lambda功能: grouped[['scene_average']].agg([np.mean, lambda x: np.std(x, ddof=5), len]) 另一种具有pandas功能的解决方案平均值,标准值: grouped[['scene_average']].agg(['mean', lambda x: x

我有以下代码:

grouped[['scene_average']].agg([np.mean, np.std, len])
我想用
ddof=5


我如何做到这一点?

使用
lambda
功能:

grouped[['scene_average']].agg([np.mean, lambda x: np.std(x, ddof=5), len])
另一种具有pandas功能的解决方案
平均值
标准值

grouped[['scene_average']].agg(['mean', lambda x: x.std(ddof=5), len])
样本:

np.random.seed(10)
df = pd.DataFrame({'scene_average':np.random.randint(10,size=20), 
                   'a':np.random.randint(3,size=20)})
grouped = df.groupby('a')

df1 = grouped[['scene_average']].agg([np.mean, lambda x: np.std(x, ddof=5), len])
d = {'<lambda>':'std','len':'count'}
df1 = df1.rename(columns = d)
print (df1)
  scene_average                
           mean       std count
a                              
0      5.500000       NaN     4
1      3.555556  5.749396     9
2      5.000000  4.898979     7
df1.columns = df1.columns.map('_'.join)
print (df1)
   scene_average_mean  scene_average_std  scene_average_count
a                                                            
0            5.500000                NaN                    4
1            3.555556           5.749396                    9
2            5.000000           4.898979                    7