将函数应用于 pandas 数据框中的组

我正在尝试将简单的函数应用于 pandas 中的组。我有这个数据框，我可以根据它进行分组type:

df = pandas.DataFrame({"id": ["a", "b", "c", "d"], "v": [1,2,3,4], "type": ["X", "Y", "Y", "Y"]}).set_index("id")
df.groupby("type").mean()  # gets the mean per type

我想应用像这样的函数np.log2在取每组的平均值之前仅对组进行计算。这不起作用，因为apply是元素明智的并且type（以及潜在的其他列df在真实场景中）不是数字：

# fails
df.apply(np.log2).groupby("type").mean()

有办法申请吗np.log2只对取平均值之前的组进行？我想transform这将是答案，但问题是它返回一个没有原始数据的数据框type列：

df.groupby("type").transform(np.log2)
           v
id          
a   0.000000
b   1.000000
c   1.584963
d   2.000000

像分组然后应用这样的变体不起作用：df.groupby("type").apply(np.log2)。这样做的正确方法是什么？

问题是np.log2无法处理第一列。相反，您只需要传递数字列。您可以按照评论中的建议执行此操作，或者定义一个lambda:

df.groupby('type').apply(lambda x: np.mean(np.log2(x['v'])))

根据评论，我将定义一个函数：

df['w'] = [5, 6, 7,8]

def foo(x):
     return x._get_numeric_data().apply(axis=0, func=np.log2).mean()

df.groupby('type').apply(foo)

#              v         w
# type                    
# X     0.000000  2.321928
# Y     1.528321  2.797439