Pandas как применить несколько функций к dataframe

Есть ли способ применить список функций к каждому столбцу в DataFrame, как это делает функция DataFrameGroupBy.agg? Я нашел уродливый способ сделать это следующим образом:

df=pd.DataFrame(dict(one=np.random.uniform(0,10,100), two=np.random.uniform(0,10,100)))
df.groupby(np.ones(len(df))).agg(['mean','std'])

        one                 two
       mean       std      mean       std
1  4.802849  2.729528  5.487576  2.890371

Ответ 1

Для Pandas 0.20.0 или новее используйте df.agg (спасибо ayhan за указав это):

In [11]: df.agg(['mean', 'std'])
Out[11]: 
           one       two
mean  5.147471  4.964100
std   2.971106  2.753578

Для более старых версий вы можете использовать

In [61]: df.groupby(lambda idx: 0).agg(['mean','std'])
Out[61]: 
        one               two          
       mean       std    mean       std
0  5.147471  2.971106  4.9641  2.753578

Другой способ:

In [68]: pd.DataFrame({col: [getattr(df[col], func)() for func in ('mean', 'std')] for col in df}, index=('mean', 'std'))
Out[68]: 
           one       two
mean  5.147471  4.964100
std   2.971106  2.753578

Ответ 2

В общем случае, когда у вас есть произвольные функции и имена столбцов, вы можете сделать это:

df.apply(lambda r: pd.Series({'mean': r.mean(), 'std': r.std()})).transpose()

         mean       std
one  5.366303  2.612738
two  4.858691  2.986567