使用axis = 1聚合多个函数

使用多个函数跨多个列（axis = 1）聚合数据框的最佳方法是什么？使用axis = 1聚合多个函数

应用的功能列表按预期工作与默认轴= 0：

In [7]: tsdf = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 3), columns=['A', 'B', 'C'], 
          index=pd.date_range('1/1/2000', periods=2)) 
    ...: tsdf 

Out[7]: 
        A   B   C 
2000-01-01 -0.496619 0.282351 0.222707 
2000-01-02 1.185002 -0.988669 -2.300515 

In [8]: tsdf.agg(['min', 'max', 'mean']) 
Out[8]: 
      A   B   C 
min -0.496619 -0.988669 -2.300515 
max 1.185002 0.282351 0.222707 
mean 0.344191 -0.353159 -1.038904

但使用轴= 1时失败：

In [9]: tsdf.agg(['min', 'max', 'mean'], axis=1) 
--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-9-ad4197b17943> in <module>() 
----> 1 tsdf.agg(['min', 'max', 'mean'], axis=1) 

c:\python34\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in aggregate(self, func, axis, *args, **kwargs) 
    4152     pass 
    4153   if result is None: 
-> 4154    return self.apply(func, axis=axis, args=args, **kwargs) 
    4155   return result 
    4156 

c:\python34\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in apply(self, func, axis, broadcast, raw, reduce, args, **kwds) 
    4260       f, axis, 
    4261       reduce=reduce, 
-> 4262       ignore_failures=ignore_failures) 
    4263    else: 
    4264     return self._apply_broadcast(f, axis) 

c:\python34\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _apply_standard(self, func, axis, ignore_failures, reduce) 
    4356    try: 
    4357     for i, v in enumerate(series_gen): 
-> 4358      results[i] = func(v) 
    4359      keys.append(v.name) 
    4360    except Exception as e: 

TypeError: ("'list' object is not callable", 'occurred at index 2000-01-01 00:00:00')

有什么我失踪？我（天真地）认为轴线或多或少是对称的。应用axis = 1的多个聚合函数的最佳方法是什么？

谢谢，亚历克斯

来源

2017-08-02 user2690051

我想这是在此链接列出的错误：https：//github.com/pandas-dev/pandas/issues/16679 –

我觉得这是对Pandas-Dev GitHub列出了一个错误：

然而，有一种变通方法：

tsdf.T.agg(['min','max','mean']).T

输出：

    min  max  mean 
2000-01-01 0.187605 1.707985 0.874033 
2000-01-02 -1.156725 1.121996 -0.009986

来源

2017-08-02 21:34:21

谢谢你，斯科特。很高兴知道该错误已被报道。我昨天提出了相同的解决方法。最好的祝福。 – user2690051

使用axis = 1聚合多个函数

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