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我正在寻找一种链接 groupby 并应用的方法，如下所示（参见下面的代码以获取具体示例）：

df.groupby("a").apply(func_1).groupby("b").apply(func_2)

我猜它不起作用，因为 groupby 需要输入一个数据帧，这并不总是上面第二个 groupby 的情况（可以输入一个系列，cf 示例）。一个解决方案可能是让第一个应用输出 func_1 的结果加上原始数据帧，但我还没有找到如何做到这一点。

我正在寻找一个通用的解决方法，而不仅仅是这个特定示例的解决方法。

示例：假设我想为 b 中的每个组计算 a 的路缘下面积，然后计算 c 中每个组的这些面积的总和。

df=pd.DataFrame({"a":np.arange(8),"b":np.repeat(np.arange(4),2),
"c":np.repeat(np.arange(2),4)})

df
   a  b  c
0  0  0  0
1  1  0  0
2  2  1  0
3  3  1  0
4  4  2  1
5  5  2  1
6  6  3  1
7  7  3  1


df.groupby("b").apply(lambda x: trapz(x["a"])).groupby("c").apply(sum)   
Traceback (most recent call last):
[...]
KeyError: 'c'


#Expected output
c
0     3.0
1    11.0


#I know that this code works, but I would like to avoid to modify 
#my dataframe :

df["result"]=list(df
    .groupby("b").apply(lambda x: trapz(x["a"]))
    .repeat(df.groupby("b").size()))
df.groupby("b").first().groupby("c").result.sum()

非常感谢任何帮助！

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我想我会做类似的事情：

# your_fun is the function you want to apply
df.groupby('c').apply(lambda f: sum(f.groupby('b')['a'].apply(your_fun))
于 2018-05-22T02:25:49.807 回答