Python pandas: Múltiples agregaciones de la misma columna

Question

Dado el siguiente ejemplo (totalmente exageración) trama de datos

df = pandas.DataFrame({ 
         "date":[datetime.date(2012,x,1) for x in range(1,11)], 
         "returns":0.05*np.random.randn(10), 
         "dummy":np.repeat(1,10) 
         }) 

hay una manera incorporada existente para aplicar dos funciones de agregación diferentes para la misma columna, sin tener llamar al agg varias veces?

El sintácticamente mal, pero intuitivamente correcto, forma de hacerlo sería:

# Assume `function1` and `function2` are defined for aggregating. 
df.groupby("dummy").agg({"returns":function1, "returns":function2}) 

Obviamente, Python no permite duplicados de las llaves. ¿Hay alguna otra forma de expresar la entrada al agg? Tal vez una lista de tuplas [(column, function)] funcionaría mejor, para permitir múltiples funciones aplicadas a la misma columna? Pero parece que solo acepta un diccionario.

¿Hay una solución para esto además de definir una función auxiliar que solo aplica las dos funciones dentro de ella? (¿Cómo este trabajo con la agregación de todos modos?)

Answer 1

Usted puede simplemente pasar las funciones como una lista:

In [20]: df.groupby("dummy").agg({"returns": [np.mean, np.sum]}) 
Out[20]: 
     returns   
      sum  mean 

dummy      
1  0.285833 0.028583 

o como un diccionario:

In [21]: df.groupby('dummy').agg({'returns': 
            {'Mean': np.mean, 'Sum': np.sum}}) 
Out[21]: 
     returns   
      Sum  Mean 
dummy      
1  0.285833 0.028583 

Answer 2

¿Podría algo así como este trabajo:

In [7]: df.groupby('dummy').returns.agg({'func1' : lambda x: x.sum(), 'func2' : lambda x: x.prod()}) 
Out[7]: 
       func2  func1 
dummy       
1  -4.263768e-16 -0.188565