Question

我有一个具有三级索引的数据框，我希望计算一个值偏离平均值的程度。但根据我的指数，我对不同的群体有不同的意思。这就是我试过的：

In [4]: df['count'].groupby(level=[0,1,2]).apply(lambda x: x-np.mean(x))

但是，我收到一个错误，我在下面插入了堆栈跟踪。我不确定为什么会出现问题。

Exception                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-678992689ff2> in <module>()
----> 1 df['count'].groupby(level=[0,1,2]).apply(lambda x: x-np.mean(x))

C:\Users\bchandra\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\groupby.pyc in apply(self, func, *args, **kwargs)
    713         # ignore SettingWithCopy here in case the user mutates
    714         with option_context('mode.chained_assignment',None):
--> 715             return self._python_apply_general(f)
    716
    717     def _python_apply_general(self, f):

C:\Users\bchandra\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\groupby.pyc in _python_apply_general(self, f)
    720
    721         return self._wrap_applied_output(keys, values,
--> 722                                          not_indexed_same=mutated)
    723
    724     def aggregate(self, func, *args, **kwargs):

C:\Users\bchandra\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\groupby.pyc in _wrap_applied_output(self, keys, values, not_indexed_same)
   2520         if isinstance(values[0], (Series, dict)):
   2521             return self._concat_objects(keys, values,
-> 2522                                         not_indexed_same=not_indexed_same)
   2523         elif isinstance(values[0], DataFrame):
   2524             # possible that Series -> DataFrame by applied function

C:\Users\bchandra\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\groupby.pyc in _concat_objects(self, keys, values, not_indexed_same)
   1258
   1259             if isinstance(result, Series):
-> 1260                 result = result.reindex(ax)
   1261             else:
   1262                 result = result.reindex_axis(ax, axis=self.axis)

C:\Users\bchandra\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\series.pyc in reindex(self, index, **kwargs)
   2266     @Appender(generic._shared_docs['reindex'] % _shared_doc_kwargs)
   2267     def reindex(self, index=None, **kwargs):
-> 2268         return super(Series, self).reindex(index=index, **kwargs)
   2269
   2270     @Appender(generic._shared_docs['fillna'] % _shared_doc_kwargs)

C:\Users\bchandra\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\generic.pyc in reindex(self, *args, **kwargs)
   1960         # perform the reindex on the axes
   1961         return self._reindex_axes(axes, level, limit, tolerance,
-> 1962                                   method, fill_value, copy).__finalize__(self)
   1963
   1964     def _reindex_axes(self, axes, level, limit, tolerance, method,

C:\Users\bchandra\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\generic.pyc in _reindex_axes(self, axes, level, limit, tolerance, method, fil
l_value, copy)
   1974             new_index, indexer = ax.reindex(
   1975                 labels, level=level, limit=limit, tolerance=tolerance,
-> 1976                 method=method)
   1977
   1978             axis = self._get_axis_number(a)

C:\Users\bchandra\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\index.pyc in reindex(self, target, method, level, limit, tolerance)
   5280                 else:
   5281                     raise Exception(
-> 5282                         "cannot handle a non-unique multi-index!")
   5283
   5284         if not isinstance(target, MultiIndex):

Exception: cannot handle a non-unique multi-index!

我的数据框看起来像这样：

                 Count
      Cat SubCat 
        1   2      7
        1   2      5
        1   3      4
        1   3      3
        4   5      2
        4   5      1
        4   7      0
        4   7     -1

为简单起见，我的索引是2级而不是3级。我想要做的是分组（cat，Sub），这意味着（类别，子类别）。

然后在第一种情况下找到所有组的平均值，即7 + 5/2 = 6，其中我按照cat = 1，sub = 2进行分组。然后我想分别找到7-6和5-6。

类似于df.groupby(level=[0,1]).apply(lambda x: x-np.mean(x))

在我的电脑上显示错误的一些虚拟代码（Pandas版本0.17.1）：

index=[]
[index.append(x) for y in range(25) for x in np.arange(2)]
subindex=[]
[subindex.append(10*x) for y in range(25) for x in np.arange(2)]
sample=pd.DataFrame({'count':np.arange(2*25),'cat':index,'sub':subindex,'date':np.random.randint(2*25)})
sample.set_index(['cat','sub'],inplace=True)
sample['count'].groupby(level=[0,1]).apply(lambda x: x-np.mean(x))

Answer 1

有一个多索引数据框，您可能没有注意到在 0、1 或 2 级存在重复的列名。这就是我遇到的情况。如果要聚合数据，请使用如下代码计算列数：

df.columns.value_counts()

然后删除重复的列。

Answer 2

我在汇总数据时遇到了同样的错误。有很多列，我没有注意到其中一些是重复的列。在分组之前，检查所有列名或使用函数删除层次索引中的重复项。

错误的含义是什么，无法处理groupby子句中的非唯一多索引？

2 个答案: