如何在多列中使用groupby转换

我有一个很大的数据帧,我正在按1到n列分组,并希望在两列(例如foo和bar)上对这些组应用函数.

这是一个示例数据帧:

foo_function = lambda x: np.sum(x.a+x.b)

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6],
                   'b':[1,2,3,4,5,6],
                   'c':['q', 'q', 'q', 'q', 'w', 'w'],  
                   'd':['z','z','z','o','o','o']})

# works with apply, but I want transform:
df.groupby(['c', 'd'])[['a','b']].apply(foo_function)
# transform doesn't work!
df.groupby(['c', 'd'])[['a','b']].transform(foo_function)
TypeError: cannot concatenate a non-NDFrame object

但transform显然无法将多个列组合在一起,因为它分别查看每个列(与apply不同).在速度/优雅方面,下一个最佳选择是什么？例如,我可以使用apply,然后df['new_col']通过使用创建pd.match,但这将需要匹配有时多个groupby列(col1和col2),这似乎真的很hacky /将需要相当数量的代码.

- >是否有一个类似groupby().变换的函数可以使用多个列的函数？如果这不存在,最好的黑客是什么？

Circa Pandas版本0.18,看来原始答案(下面)不再有效.

相反,如果您需要跨多个列进行groupby计算,请先执行多列计算,然后再执行groupby:

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6],
                   'b':[1,2,3,4,5,6],
                   'c':['q', 'q', 'q', 'q', 'w', 'w'],  
                   'd':['z','z','z','o','o','o']})
df['e'] = df['a'] + df['b']
df['e'] = (df.groupby(['c', 'd'])['e'].transform('sum'))
print(df)

产量

   a  b  c  d   e
0  1  1  q  z  12
1  2  2  q  z  12
2  3  3  q  z  12
3  4  4  q  o   8
4  5  5  w  o  22
5  6  6  w  o  22

原始答案:

错误消息:

TypeError: cannot concatenate a non-NDFrame object

建议为了连接,foo_function应该返回一个NDFrame(例如Series或DataFrame).如果你返回一个系列,那么:

In [99]: df.groupby(['c', 'd']).transform(lambda x: pd.Series(np.sum(x['a']+x['b'])))
Out[99]: 
    a   b
0  12  12
1  12  12
2  12  12
3   8   8
4  22  22
5  22  22