Python中的groupby是否会产生列或数据框？

Question

假设我有一个数据框

age Late
1     1
2     5
3     48
4     46
5     6

...

我想将Late中46或48的所有值替换为Late的中位数。我相信命令是

trainDF.groupby('Late').transform(getmedian)

然而，结果是整个数据帧trainDF？或者它只是Late列？

那就是，下面的内容是否有意义？

trainDF=trainDF.groupby('Late').transform(getmedian)

或者以下是否有意义？

newLate = trainDF.groupby('Late').transform(getmedian)

我试过

newLate = trainDF.groupby('Late').transform(getmedian)
newLate.max()

打印出Unnamed: 0

和trainDF['newLate'].max()

打印出KeyError: 'newLate'

如果我尝试

trainDF=trainDF.groupby('Late').transform(getmedian)

并打印

trainDF['Late'].max()

它说KeyError: 'Late'

我应该怎么做才能存储替换Late中46和48值的新数据框？我问，因为我最终希望通过打印修改后的Late列的最大值确保其有效，并确保它显示6（或任何小于46的数字），而不是48

Answer 1

你在这里问了很多问题，但我会解决看起来很重要的问题：

  

我想将Late中的所有值替换为46或48，其中间值为Late。

你可以这样做：

>>> df = pd.DataFrame({'age': [1,2,3,4,5],
                       'Late': [1,5,48,46,6]})
>>> df.loc[df['Late'].isin([46, 48]), 'Late'] = df['Late'].median()
>>> df
   Late  age
0     1    1
1     5    2
2     6    3
3     6    4
4     6    5

Answer 2

这是一个很好的衬垫：

trainDF["Late"].loc[(trainDF["Late"] == 48) | (trainDF["Late"] == 46)] = trainDF["Late"].median()

请记住，groupby并不真正适用于您的情况并且它返回DataFrame - ish对象