我想知道是否有人可以帮助解释使用 agg() 的以下行为
import numpy as np
import pandas as pd
import string
初始化数据框
df = pd.DataFrame(data=[list(string.ascii_lowercase)[0:5]*2,list(range(1,11)),list(range(11,21))]).T
df.columns = columns=['g','c1','c2']
df.sort_values(['g']).head(5)
g c1 c2
0 a 1 11
5 a 6 16
1 b 2 12
6 b 7 17
2 c 3 13
作为一个例子，我在进行 g 分组时对 c1 和 c2 进行求和和平均
无数据错误场景：
f = { 'c1' : lambda g: df.loc[g.index].c2.sum() + g.sum(), 'c2' : lambda g: (df.loc[g.index].c1.sum() + g.sum())/(g.count()+df.loc[g.index].c1.count())}
df = df.groupby('g',as_index=False).agg(f)
数据类型错误：
rnm_cols = dict(sum='Sum', mean='Mean') #, std='Std')
df = df.set_index(['g']).stack().groupby('g').agg(rnm_cols.keys()).rename(columns=rnm_cols)
我得到了->数据错误：没有要聚合的数字类型
我知道如果我使用下面的代码初始化我的数据框，我可以避免这个问题：
df[['c1','c2']] = df[['c1','c2']].apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce'))
然而我试图理解为什么要与平均值相加
函数提供了这样的错误？
