pandas.core.groupby.GroupBy.pipe

GroupBy.pipe(func, *args, **kwargs) [source]

Применить функцию func с аргументами к этому объекту GroupBy и вернуть результат функции.

Добавлена в версии 0.21.0.

Используйте .pipe для повышения удобочитаемости, объединяя функции, которые ожидают объекты Series, DataFrame, GroupBy или Resampler. Вместо записи

>>> h(g(f(df.groupby('group')), arg1=a), arg2=b, arg3=c)

Вы можете записать

>>> (df.groupby('group')
...    .pipe(f)
...    .pipe(g, arg1=a)
...    .pipe(h, arg2=b, arg3=c))

что значительно удобочитаемее.

Параметры:

func : вызываемый объект или кортеж (вызываемый объект, строка) Функция для применения к этому объекту GroupBy или, альтернативно, (callable, data_keyword) кортеж, где data_keyword — строка, указывающая ключевое слово callable , которое ожидает объект GroupBy. args : итерируемый объект, необязательно позиционные аргументы, передаваемые в func. kwargs : словарь, необязательно словарь ключевых аргументов, передаваемых в func.

Возвращаемое значение:

object : the return type of func.

См. также

pandas.Series.pipe

Применение функции с аргументами к серии

pandas.DataFrame.pipe

Применение функции с аргументами к датафрейму

apply

Применение функции к каждой группе вместо всего объекта GroupBy.

Примечания

См. больше здесь

Примеры

>>> df = pd.DataFrame({'A': 'a b a b'.split(), 'B': [1, 2, 3, 4]})
>>> df
   A  B
0  a  1
1  b  2
2  a  3
3  b  4

Чтобы получить разницу между максимальным и минимальным значением каждой группы за один проход, можно сделать так

>>> df.groupby('A').pipe(lambda x: x.max() - x.min())
   B
A
a  2
b  2