Pandas groupby agg mit mehreren Funktionen, um Fehler anzuwenden

Question

Problem Versuch eines groupby auf einem einfachen dataframe (downloadable csv) und dann agg, um Aggregatwerte für Spalten (Größe, Summe, Mittelwert, Standardabweichung) zurückzugeben. Was wie ein einfaches Problem aussieht, ist ein unerwartet schwieriger Fehler.

Top15.groupby('Continent')['Pop Est'].agg(np.mean, np.std...etc) 
# returns 
ValueError: No axis named <function std at 0x7f16841512f0> for object type <class 'pandas.core.series.Series'> 

Was ich versuche, ist ein df mit Index auf Kontinente und Spalten ['size', 'sum', 'mean', 'std']

Beispielcode

import pandas as pd 
import numpy as np 

# Create df 
df = pd.DataFrame({'Country':['Australia','China','America','Germany'],'Pop Est':['123','234','345','456'],'Continent':['Asia','Asia','North America','Europe']}) 

# group and agg 
df = df.groupby('Continent')['Pop Est'].agg('size','sum','np.mean','np.std') 

Answer 1

Sie können auf numerische Werte nur Aggregatgröße und Summe gesetzt zu bekommen, so Wenn Sie Ihren Datenrahmen erstellen, geben Sie Ihre Zahlen nicht als Stiche ein:

df = pd.DataFrame({'Country':['Australia','China','America','Germany'],'PopEst':[123,234,345,456],'Continent':['Asia','Asia','North America','Europe']}) 

Ich denke, dass Sie bekommen, was Sie wollen?

grouped = df.groupby('Continent') 
grouped['PopEst'].agg(['size','sum','mean','std']) 


size sum mean std 
Continent    
Asia 2 357 178.5 78.488853 
Europe 1 456 456.0 NaN 
North America 1 345 345.0 NaN