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Python pandas.core.groupby.GroupBy.pipe用法及代码示例


用法:

GroupBy.pipe(func, *args, **kwargs)

将带有参数的函数func 应用到此 GroupBy 对象并返回函数的结果。

如果您想通过将需要 Series、DataFrames、GroupBy 或 Resampler 对象的函数链接在一起来提高可读性，请使用 .pipe。而不是写

>>> h(g(f(df.groupby('group')), arg1=a), arg2=b, arg3=c)

你可以写

>>> (df.groupby('group')
...    .pipe(f)
...    .pipe(g, arg1=a)
...    .pipe(h, arg2=b, arg3=c))

这更具可读性。

参数：

func：(callable, str) 的可调用或元组

应用于此 GroupBy 对象或 (callable, data_keyword) 元组的函数，其中 data_keyword 是一个字符串，指示需要 GroupBy 对象的 callable 的关键字。

args：可迭代的，可选的

传递给 func 的位置参数。

kwargs：字典，可选

传递给 func 的关键字参数字典。

返回：

object：func 的返回类型。

注意：

在这里查看更多

例子：

>>> df = pd.DataFrame({'A':'a b a b'.split(), 'B':[1, 2, 3, 4]})
>>> df
   A  B
0  a  1
1  b  2
2  a  3
3  b  4

要在一次通过中获得每组最大值和最小值之间的差异，您可以执行

>>> df.groupby('A').pipe(lambda x:x.max() - x.min())
   B
A
a  2
b  2

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.core.groupby.GroupBy.pipe。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。