Question

所以我想知道为什么以下是不可能的，以及如何绕过它。

我拍摄了一个数据框，按一列分组，并将其设置为新变量。现在我想对该数据框执行某些操作并产生错误

df = pd.DataFrame({'group':list('aaaabbbb'),
                   'val':[1,3,3,2,5,6,6,2],
                   'id':[1,1,2,2,2,3,3,3]})
df    
newdf = df.groupby("group")
newdf.loc[:, newdf.columns != 'val']

df = pd.DataFrame({'group1':list('aaaabbbb'),
                   'group2':list('ccccbbbb'),
                   'val':[1,3,3,2,5,6,6,2],
                   'id':[1,1,2,2,2,3,3,3]})
df    
newdf = df.groupby(["group1","group2"])
newdf.loc[:, newdf.columns != 'val']


AttributeError: Cannot access callable attribute 'loc' of 'DataFrameGroupBy' objects, try using the 'apply' method

我使用这两个数据帧来创建如下所示的iqr

Q1 = df1.quantile(0.15)
Q3 = df1.quantile(0.85)
IQR = Q3 - Q1
df1 = pd.DataFrame(IQR).reset_index()

Answer 1

您需要使用groupby指定聚合函数，例如sum。此外，您可能希望结果为pd.DataFrame而不设置groupby列的索引。这可以通过设置as_index=False。

来实现

试试这个：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'group1':list('aaaabbbb'),
                   'group2':list('ccccbbbb'),
                   'val':[1,3,3,2,5,6,6,2],
                   'id':[1,1,2,2,2,3,3,3]})

newdf = df.groupby(['group1', 'group2'], as_index=False).sum()
newdf.loc[:, newdf.columns != 'val']

更详细地证明这一点的一种方法：

newdf = df.groupby(['group1', 'group2'])
print(type(newdf))        # <class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy'>
print(type(newdf.sum()))  # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

在大熊猫分组后排除列

1 个答案: