Question

我有sqlite查询，我已转向pandas数据帧。我已将这些数据帧传递给函数以获取聚合信息。如何使用函数的结果填充excel工作表？ ie-如何将功能输出转换为数据帧？（注意 - 我使用openpyxl来创建工作簿）

以下是df和函数的代码：

# Nationwide measure statistics
nationwide_measures = pd.read_sql_query("""select state,
          measure_id,
          measure_name,
          score
from timely_and_effective_care___hospital;""", conn)

# Remove the non-numeric string values from 'score'
nationwide_measures1 = nationwide_measures[nationwide_measures['score'].astype(str).str.isdigit()]

# Change score to numeric
nationwide_measures1['score'] = pd.to_numeric(nationwide_measures1['score'])

# Function to grab measure values
def get_stats(group):
    return {'Minimum': group.min(), 'Maximum': group.max(), 'Average': group.mean(), 'Standard Deviation': group.std()}

# Function output    
nationwide_measures1['score'].groupby(nationwide_measures1['measure_id']).apply(get_stats).unstack()

我试过了：

# Function to grab measure values
def get_stats(group):
    return pd.DataFrame({'Minimum': group.min(), 'Maximum': group.max(), 'Average': group.mean(), 'Standard Deviation': group.std()})

但是这会返回＆＃34;值错误：如果使用所有标量值，则必须传递索引＆＃34;

我也尝试过：

# Function to grab measure values
def get_stats(group):
    df = pd.DataFrame({'Measure Name': group.columns['measure_name'],'Minimum': group.min(), 'Maximum': group.max(), 'Average': group.mean(), 'Standard Deviation': group.std()}, index = [0])
    return df

但是这会给出错误：＆＃34;属性错误：＆＃39;系列＆＃39;对象没有属性＆＃39;列＆＃39;＆＃34;

Answer 1

在数据框创建语句pd.DataFrame行中，您传递的是所有标量值而没有迭代，因此如果添加index = [0]，您将获得单行数据帧。

pd.DataFrame({'Minimum': group.min(), 'Maximum': group.max(), 'Average': group.mean(), 'Standard Deviation': group.std()},index=[0])

Pandas将函数输出聚合到xlsx

1 个答案: