Question

我有一个带有整数索引的数据框，session_id，event和time_stamp如下所示：

In [41]: df = pd.DataFrame(data={'session_id': np.sort(np.random.choice(np.arange(3), 11)), 'event': np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D'], 11), 'time_stamp': pd.date_range
    ...: ('1/1/2017', periods=11, freq='S')}).reset_index(drop=True)

In [42]: df
Out[42]:
   event  session_id          time_stamp
0      B           0 2017-01-01 00:00:00
1      C           0 2017-01-01 00:00:01
2      D           0 2017-01-01 00:00:02
3      B           1 2017-01-01 00:00:03
4      B           1 2017-01-01 00:00:04
5      D           2 2017-01-01 00:00:05
6      B           2 2017-01-01 00:00:06
7      A           2 2017-01-01 00:00:07
8      B           2 2017-01-01 00:00:08
9      B           2 2017-01-01 00:00:09
10     A           2 2017-01-01 00:00:10

我想使用groupby和lambda函数计算会话长度，但我想返回一个与原始数据框索引相同的系列对象，因此我可以将其添加为列。这应该可以groupby.transform这样，但它会返回一个奇怪的＆＃34;无法将对象转换为numpy datetime＆＃34;错误：

In [44]: df.groupby('session_id')['time_stamp'].transform(lambda x: x.max() - x.min())
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-44-c67ed1d4a90e> in <module>()
----> 1 df.groupby('session_id')['time_stamp'].transform(lambda x: x.max() - x.min())

/Users/hendele/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.pyc in transform(self, func, *args, **kwargs)
   2843
   2844             indexer = self._get_index(name)
-> 2845             result[indexer] = res
   2846
   2847         result = _possibly_downcast_to_dtype(result, dtype)

ValueError: Could not convert object to NumPy datetime

我以为我错误地使用了这个，但是当你使用groupby.agg时，它可以正常使用！

In [43]: df.groupby('session_id')['time_stamp'].agg(lambda x: x.max() - x.min())
Out[43]:
session_id
0   00:00:02
1   00:00:01
2   00:00:05
Name: time_stamp, dtype: timedelta64[ns]

请你解释一下这是不是一个错误，如果不是，我做错了什么？谢谢！

P.S。我不想使用时间戳索引，因为我可能在实际数据中有重复的时间戳。

Answer 1

为什么agg有效但transform失败？

这两种行为之间的区别在于transform()操作需要返回类似索引的操作。为此，transform以原始系列的副本开头。然后，在对每个组进行计算之后，将复制的序列的适当元素设置为等于结果。此时进行类型比较，发现timedelta无法转换为datetime。 agg()不执行此步骤，因此不会使类型检查失败。

解决方法：

此分析表明可以解决这个问题。如果transform的结果为datetime，则会成功。所以要解决：

base_time = df['time_stamp'][0]
df.groupby('session_id')['time_stamp'].transform(
    lambda x: x.max() - x.min() + base_time) - base_time

这是一个Bug吗？

我认为这是一个错误，我计划在早上提出问题。我将在此处更新问题链接。

更新：

我已为此问题提交了bug和pull request。

groupby转换中的熊猫时间戳差异

1 个答案: