Question

我对此错误的理解是，它意味着有一个long（）类型的列。但是此列包含一个名为＆＃39; 5B＆＃39;这不是一个很长的类型。

这是发生错误的行：

df_Company = df1.groupby(by=['manufacturer','quality_issue'], as_index=False) ['quality_issue2'].count()

我检查了数据帧df1的所有列类型。但是没有类型为long的列。 5B是制造商的名称，所以我假设在这句话中，列制造商突然变成了长型。

检查数据帧df1的类型。

print (df1.dtypes)
manufacturer                    object
yearweek                         int64
quality_issue                   object
quality_issue2                  object

我认为＆＃39;我必须对df_Company.astype(long)做一些事情，但似乎我无法使其发挥作用。有没有人知道如何解决这个问题？

注意：奇怪的是，在我拥有Python 3.5.1的其他计算机上，相同的代码工作得很好。但是当我在我当前的计算机上运行代码时，我有Python 2.7.9，我得到了这么长的错误。

Answer 1

问题不同，请参阅8381，但在我的pandas版本0.18.1中效果不错。

我认为您可以将False更改为True，然后reset_index：

df_Company=df1.groupby(by=['manufacturer','quality_issue'], as_index=True)['quality_issue2']
              .count()
              .reset_index()

size与count之间的差异（请参阅differences with numeric values）：

带有string值的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df1=pd.DataFrame([['foo','foo','bar','bar','bar','oats'],
                  ['foo','foo','bar','bar','bar','oats'],
                  [None,'foo','bar',None,'bar','oats']]).T
df1.columns=['manufacturer','quality_issue','quality_issue2']
print (df1)
  manufacturer quality_issue quality_issue2
0          foo           foo           None
1          foo           foo            foo
2          bar           bar            bar
3          bar           bar           None
4          bar           bar            bar
5         oats          oats           oats

df_Company=df1.groupby(by=['manufacturer','quality_issue'], as_index=False)['quality_issue2']
              .count()
print (df_Company)

  manufacturer quality_issue  quality_issue2
0          bar           bar               2
1          foo           foo               1
2         oats          oats               1

df_Company1=df1.groupby(by=['manufacturer','quality_issue'])['quality_issue2']
               .size()
               .reset_index(name='quality_issue2')
print (df_Company1)

  manufacturer quality_issue  quality_issue2
0          bar           bar               3
1          foo           foo               2
2         oats          oats               1

我认为你可以省略[quality_issue2]，输出是相同的：

df_Company1=df1.groupby(by=['manufacturer','quality_issue'])
               .size()
               .reset_index(name='quality_issue2')
print (df_Company1)
  manufacturer quality_issue  quality_issue2
0          bar           bar               3
1          foo           foo               2
2         oats          oats               1

ValueError：long（）的基数为10的文字无效：＆＃39; 5B＆＃39;

1 个答案: