Python Pandasでgroupby-apply-aggregateをデータフレームに戻す方法は？

Question

デフmy_per_group_func（TEMP）：ここ

# apply some tricks here 
    return a, b, c, d 

output = dataframe.groupby('group_id').apply(my_per_group_func) 

私の質問には、いくつかの列名（明らかにデータフレームのインデックスがGROUP_IDされる）とバックデータフレームに「出力」に集約する方法ですか？

は、通常、私は何をすべきか、集計関数に

を使用することですが、ここで問題がmy_per_group_funcはここに非常に複雑であるということです、それは誰もが持っているん通常は「集約」関数の構文に

を使用して行うことができません手掛かり？

おかげ

Answer 1

dataframe['new column name'] = dataframe.groupby('group_id').transform(my_per_group_func) 

Answer 2

DataFrameまたはSeriesを返す必要がそうです - flexible apply docsを確認してください。

dataframe = pd.DataFrame({'group_id':[1,1,3], 
        'B':[4,5,6], 
        'C':[7,8,9], 
        'D':[1,3,5], 
        'E':[5,3,6], 
        'F':[7,4,3]}) 

print (dataframe) 
    B C D E F group_id 
0 4 7 1 5 7   1 
1 5 8 3 3 4   1 
2 6 9 5 6 3   3 

def my_per_group_func(x): 
    #print (x) 
    #some sample operations 
    a = x.B + x.C 
    b = x.E + x.B 
    c = x.D + x.F 
    d = x.F + x.E 
    return pd.DataFrame({'group_id': x.group_id, 'a':a, 'b':b, 'c':c, 'd':d}) 

output = dataframe.groupby('group_id').apply(my_per_group_func) 
print (output) 
    a b c d group_id 
0 11 9 8 12   1 
1 13 8 7 7   1 
2 15 12 8 9   3 

---

def my_per_group_func(x): 
    #print (x) 
    #some sample aggregations 
    a = (x.B + x.C).mean() 
    b = (x.E + x.B).sum() 
    c = (x.D + x.F).median() 
    d = (x.F + x.E).std() 
    return pd.Series([a,b,c,d], index=['a','b','c','d']) 

output = dataframe.groupby('group_id').apply(my_per_group_func) 
print (output) 
      a  b c   d 
group_id       
1   12.0 17.0 7.5 3.535534 
3   15.0 12.0 8.0  NaN