聚合函数中的峰度

Question

峰度函数在聚集块中使用时，默认情况下使用fisher定义。我希望使用皮尔逊的计算方法。要做到这一点，需要在峰度函数上设置布尔"fisher=False“

但是当我在代码上设置它的时候得到了错误

以下是与峰度的fisher定义配合使用的原始代码

df1=df.groupby(['EngID','ncyc']).agg(

    {
        'derived_Field6' : [np.mean,np.std ,skew,kurtosis],
        'derived_Field13' : [np.mean,np.std ,skew,kurtosis],
        'derived_Field20' : [np.mean,np.std ,skew,kurtosis],
        'derived_Field21' : [np.mean,np.std ,skew,kurtosis],
        'derived_rul' : [np.mean],
        'EngID' : [np.mean],

    }
)

当我尝试这个的时候

derived_Field6' : [np.mean,np.std ,skew,kurtosis(fisher= False)],

出现错误“kurtosis()缺少1个必需的位置参数：'a‘”

请建议正确的语法

谢谢

Answer 1

您可以使用functools.partial来“冻结”一些函数参数。在您的案例中：

import functools
from scipy.stats import kurtosis

kurtosis_pearson = functools.partial(kurtosis, fisher=False)

然后，您可以将kurtosis_pearson传递给聚合函数。