python – 将函数应用于pandas数据帧中的组

我正在尝试将简单的函数应用于pandas中的组.我有这个数据框,我可以按类型分组：

df = pandas.DataFrame({"id": ["a", "b", "c", "d"], "v": [1,2,3,4], "type": ["X", "Y", "Y", "Y"]}).set_index("id")
df.groupby("type").mean()  # gets the mean per type

我想在获取每个组的平均值之前,仅将np.log2这样的函数应用于组.这不起作用,因为apply是元素和类型(以及实际场景中df中可能的其他列)不是数字：

# fails
df.apply(np.log2).groupby("type").mean()

有没有办法在取平均值之前将np.log2仅应用于组？我认为转换将是答案,但问题是它返回一个没有原始类型列的数据框：

df.groupby("type").transform(np.log2)
           v
id          
a   0.000000
b   1.000000
c   1.584963
d   2.000000

分组然后应用的变量不起作用：df.groupby(“type”).apply(np.log2).这样做的正确方法是什么？

解决方法:

问题是np.log2无法处理第一列.相反,您只需传递数字列.您可以按照注释中的建议执行此操作,或者定义lambda：

df.groupby('type').apply(lambda x: np.mean(np.log2(x['v'])))

根据评论,我会定义一个函数：

df['w'] = [5, 6, 7,8]

def foo(x):
     return x._get_numeric_data().apply(axis=0, func=np.log2).mean()

df.groupby('type').apply(foo)

#              v         w
# type                    
# X     0.000000  2.321928
# Y     1.528321  2.797439