Question

我正在对数据帧进行一些分析，其中一列是一个整数，值为0或1（布尔值排序，但整数形式）。它看起来像这样：

  Nat. | Result
-------|-------
  CA   |  1
  USA  |  0
  GB   |  1
  USA  |  1
  CA   |  0
  GB   |  1

我根据国籍列对数据进行了分组，并且其中一个值（上例中的GB）由偶然产生 - 一个组的所有成员都只有1.这产生了一个问题因为我有一个函数我调用了很多包含group_obj.get_group（0）的内容，这会导致运行时错误“KeyError：0”

我的问题：我想创建以下逻辑：

if (group_obj contains key 0):
   return group_obj.get_group(0)
else:
   print "Group Object contains no 0s"
   return null

由于

我正在使用Python2，Pandas和iPython Notebook。

Answer 1

好的，所以这就是我能够做到的：

if key1 in group_obj.groups.keys():
    #Do processing

因此，groupby对象中的keys（）方法已经存储了可用的密钥，可以直接访问它。

Answer 2

使用value_counts，取消堆叠结果以获得列中的结果，然后使用fillna(0)替换所有NaN。

>>> df.groupby('Nationality').Result.value_counts().unstack().fillna(0)
Result       0  1
Nationality      
CA           1  1
GB           0  2
USA          1  1

Answer 3

要从groupby对象获取一个组并获取一个空数据框，而不是一个错误（如果该组不存在）是这样的：

def get_group(key, dataframe_group):
    if key in dataframe_group.groups.keys():
        return dataframe_group.get_group(key)
    else:
        original_df = dataframe_group.obj
        return original_df.drop(original_df.index)

基本上，首先检查组中是否存在密钥，以及密钥是否没有原始数据帧但没有任何内容。

当GroupBy对象可能不包含某个键

3 个答案: