Агрегировать массив Numpy динамически (функция агрегации параметризована)

Question

Агрегирование набора значений с помощью параметризованной функции агрегирования.

У меня есть числовой массив числовых значений и функция агрегации, которая является параметром (варианты: sum, count, avg, max, min,так далее.).Как я могу применить эту функцию агрегирования динамически в коде?

combined_vals_list = [1,2,3]
vals_df = pd.DataFrame({'values': combined_vals_list , 'group': [1]*len(combined_vals_list)})
                    agg_col_query_value = 
vals_df.groupby('group').aggregate(agg).iloc[0,0]

ожидаемый результат - 6, а мой код возвращает 6, но этот способ использования панд кажется громоздким.Есть ли лучший и эффективный способ проще?

Answer 1

кажется, что панды, видимо, лучший способ для достижения динамического параметризованного агрегирования pd.Series ([1, 2, 3]). aggregate ('sum') за комментарий jdehesa