将熊猫分组列转换为字符串时出错

时间:2018-08-07 05:49:45

标签: python pandas csv

我正在尝试将熊猫框架的分组列转换为字符串:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
        'date' : ['2018-01-01','2018-01-01','2018-01-02','2018-01-02'], 
        'product' : ['apple','banana','banana','pear'],
        'price' : [100,200,300,400]
    })

grouped_df =  df.groupby('date').agg({'product': ['unique'], 'price': ['sum']}).reset_index()
grouped_df['product'] = grouped_df['product'].apply(  lambda l: ";".join(l.tolist()) )
print(grouped_df.to_csv(header=False))

目标是在CSV中输出apple;banana而不是['apple', 'banana'],但是当我尝试运行grouped_df['product'].apply( lambda l: ";".join(l.tolist()) )时,我得到了TypeError: ('sequence item 0: expected str instance, numpy.ndarray found', 'occurred at index unique')

任何帮助将不胜感激。 预先谢谢你。

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

尝试这样:

grouped_df['product'] = grouped_df['product']['unique'].apply(lambda x: ';'.join(x))

>>> grouped_df
         date       product price
                     unique   sum
0  2018-01-01  apple;banana   300
1  2018-01-02   banana;pear   700

问题是您试图访问多级列,但跳过了unique级。因此,您实际上访问的是一个DataFrame,但是您想访问一个Series

>>> type(grouped_df['product'])
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
>>> type(grouped_df['product']['unique'])
<class 'pandas.core.series.Series'>