groupby 오브젝트 팬더의 절대 값 평균

Question

그룹화 된 오브젝트의 절대 값 평균을 계산하고 싶습니다.

e.e.

grouped = df.groupby([pd.TimeGrouper(3MS)]) 

dct['x'] = grouped['profit'].agg('mean')/grouped['cost'].abs().agg('mean') 

그러나 위의 코드는 오류가 발생합니다. 위의 코드에서 다양한 변형을 시도했지만 지금까지는 모두 오류가 발생했습니다.

이 작업을 수행하는 간단한 방법이 있어야합니다.

는

업데이트 :

이 VI pd.TimeGrouper (3MS) 그룹화 된 dataframe입니다. 열 비용 1의 절대 값을 취한 다음 평균을 구합니다.

  cost1 cost2 cost3 cost4 
date                  
2016-03-31  -490.60  -118.10   -344.87   -91.44 
2016-04-30  -188.74   -55.99   -259.23   -75.16 
2016-05-31  -158.62   -43.58   -176.37   -21.98 

나는 grouped['cost1'].abs().mean()을하려고 노력하지만 난 가지고 : 당신이 SEREIS 객체에 .agg를 사용할 수 없기 때문에

/Users/User1/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.pyc in __getattr__(self, attr) 
    493    return self[attr] 
    494   if hasattr(self.obj, attr): 
--> 495    return self._make_wrapper(attr) 
    496 
    497   raise AttributeError("%r object has no attribute %r" % 

/Users/User1/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.pyc in _make_wrapper(self, name) 
    507     "using the 'apply' method".format(kind, name, 
    508              type(self).__name__)) 
--> 509    raise AttributeError(msg) 
    510 
    511   # need to setup the selection 

AttributeError: ("Cannot access callable attribute 'abs' of 'SeriesGroupBy' objects, try using the 'apply' method", u'occurred at index 0') 

Answer 1

업데이트에 따르면, 나는 당신이 그 그룹의 절대 값에 대해 취한 평균을 찾고 있다고 생각한다.

그룹 (cost1 등)의 값에 abs 기능을 적용하고, mean는 당신에게 당신의 그룹화 변수가 무엇이든의 평균을 줄 것이다 grouped.apply(abs).mean() 사용.

그룹화하기 전에 abs 함수를 적용한 다음 mean 함수를 직접 사용할 수도 있습니다.

Answer 2

당신은 아마 오류가 있습니다.

그룹화 된 개체를 게시하지 않았으므로 다른 문제가 있는지 잘 모르겠지만이 방법으로 시도해야합니다. 나는 이것이 작동해야한다고 생각한다 :