假設我有一系列數據，我想通過貓聚合數據

Cat Volume Result 

A  45  4 
A  57  3 
B  56  3 
C  45  1 
C  55  2

聚集我想聚集體積和最大的方差，偏度以及峯度由貓結果。我知道如何通過計算量的方差，偏度和峯度做逐一但我想它巧妙地與這樣的

def f(row): 
    row['ResultM']=row['Result'].max() 
    row['Variance'] = pd.DataFrame(scipy.stats.moment(row['Volume'], moment=[2,3,4])) 
return 

TestData=OrgData.groupby('Id').apply(f)

但它不工作。任何人都可以提供建議如何我可以更正我的代碼？由於

來源

2017-06-08 user44137

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def f(x): 
    df = pd.DataFrame(scipy.stats.moment(x.Volume.astype(int),moment=[2,3,4]),index=['var','skew','kurtosis']).T 
    df['result_max'] = x.Result.astype(int).max() 
    return df 

df.groupby('Cat').apply(f)

讓我們試試這個：

from scipy import stats 

OrgData.groupby('Cat').agg({'Result':'max','Volume':[stats.skew,np.var,stats.kurtosis]})

輸出：

Result Volume    
     max skew var kurtosis 
Cat        
A  4  0 72.0  -2 
B  3  0 NaN  -3 
C  2  0 50.0  -2

來源

2017-06-11 06:03:37

感謝。我知道這會工作，但我希望使用這個功能 scipy.stats.moment（row ['Volume']，moment = [2,3,4]））所以我可以捕捉所有的時刻，而不必因爲我必須做很多變量，所以我一個一個地鍵入 – user44137

@ user44137好的，我修改了代碼以查看使用stats.moment。你真的很接近你的原始代碼。 –

謝謝，但是當我需要廣泛的數據時，這些數據是長形式的。我試過但不起作用 def f（x）： df = pd.DataFrame（np.transpose（scipy.stats.moment（x.Volume，moment = [2,3,4]））， [=結果'] = x.Result.max（）返回df – user44137

聚合數據

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