我有一个包含以下列的
数据框：region_id，，，，，，和。nameparentparent_namet2md2mtp
我想以特定方式对列值进行分组和聚合。为了实现这一点，我定义了以下列表：
w_params = ['t2m', 't2m', 't2m', 'd2m', 'tp']
operation = ['max', 'min', 'mean', 'mean', 'sum']
common_cols = ['region_id', 'name', 'parent', 'parent_name']
我已经编写了函数来按和聚合agg_daily对列值进行分组。dateregion_id
def agg_daily(df, common_cols, w_params, operation):
"""
Aggregate the data for each day.
Parameters
----------
df : pandas dataframe
Dataframe containing daily data.
Returns
-------
agg_daily_df : pandas dataframe
Dataframe containing aggregated data for each day.
"""
agg_daily_df = df.groupby(['date', 'region_id']).agg(
name=('name', 'first'),
parent=('parent', 'first'),
parent_name=('parent_name', 'first'),
t2m_max=('t2m', 'max'),
t2m_min=('t2m', 'min'),
t2m_mean=('t2m', 'mean'),
d2m=('d2m', 'mean'),
tp=('tp', 'sum')
).reset_index()
agg_daily_df = agg_daily_df.sort_values(['region_id', 'date'], ascending=[True, True]).reset_index(drop=True)
return agg_daily_df
但是，请注意agg_daily， 中的参数（agg例如t2m_max）是硬编码的。相反，我想将、、作为参数传递给，避免硬编码，同时让函数执行所需的操作。t2m_mint2m_meancommon_colsw_paramsoperationagg_dailyagg_daily
请注意，对于属于的列common_cols，我不希望在最终输出中创建新的列名。但是，对于属于的列w_params，我希望创建一个与operation正在执行的相对应的列。
有人能帮助我获得一个可定制的功能吗？