如何归纳为数据帧中的特定列编写的函数以在任何相似的列上可用？

如何解决如何归纳为数据帧中的特定列编写的函数以在任何相似的列上可用？

如何调整此代码，使其可用于数据框中的任何列？目前，它仅适用于名为“空白”的列，但我还有其他10个列需要应用此相同功能。

def get_averages(df: pd.DataFrame,column: str) -> pd.DataFrame:
    '''
    Add a column in place,with the averages
    of each `Num` cyclical item for each row
    '''
    # work with a new dataframe
    df2 = (
        df[['FileName','Num',column]]
        .explode('Gaps',ignore_index=True)
    )
    
    df2.Gaps = df2.Gaps.astype(float)
    
    df2['tag'] = ( # add cyclic tags to each row,within each FileName
        df2.groupby('FileName')[column]
            .transform('cumcount') # similar to range(len(group))
        % df2.Num # get the modulo of the row number within the group
    )
    
    # get averages and collect into lists
    df2 = df2.groupby(['FileName','tag'])[column].mean() # get average
    df2.rename(f'{column}_avgs',inplace=True)
    
    # collect in a list by Filename and merge with original df
    df2 = df2.groupby('FileName').agg(list)
    df = df.merge(df2,on='FileName')
    
    return df

df = get_averages(df,'Gaps')

解决方法

使用参数变量而不是对列名进行硬编码：

    df2 = (
        df[['FileName','Num',column]]
        .explode(column,ignore_index=True)
    )
    df2[column] = df2[column].astype(float)