Question

我正在尝试按熊猫数据框中的一列分组！

代码：

import pandas as pd

stats_reader = pd.read_csv('C:/Users/Name/PycharmProjects/Corona Stats/TimeSeries/03-20-2020.csv')
stats_clean = stats_reader.drop(['Province/State', 'Last Update', 'Latitude', 'Longitude'], axis=1)
stats_clean.reset_index(drop=True, inplace=True)
stats_clean.groupby(['Country/Region'])
stats_clean.to_csv('Clean Corona Stats.csv')

结果：

,Country/Region,Confirmed,Deaths,Recovered
0,China,67800,3133,58382
1,Italy,47021,4032,4440
2,Spain,20410,1043,1588
3,Germany,19848,67,180
4,Iran,19644,1433,6745
5,France,12612,450,12
6,"Korea, South",8652,94,1540
7,US,8310,42,0
8,Switzerland,5294,54,15
9,United Kingdom,3983,177,65
10,Netherlands,2994,106,2
11,Austria,2388,6,9
12,Belgium,2257,37,1
13,Norway,1914,7,1
14,Sweden,1639,16,16
15,US,1524,83,0
...

理想的结果是按照国家（地区）对列进行分组。我假设它只会将相同值的所有行放在一起，但是该数据帧与此代码保持不变。

我尝试过：

stats_clean.groupby(['Country/Region'])['Confirmed'].sum()

在原始数据框中也不会产生任何变化。我在这里想念什么？我觉得这至少应该做点什么，但是除了删除列之外，无论做什么都没有改变。我在jupyter中运行了所有程序，只是为了确保pycharm未被破坏，但我得到了相同的结果。

Answer 1

我不知道您的问题是什么，我的确切副本（对您的示例进行了少许修改以供阅读）完全符合groupby()的意图。

用于复制/粘贴的示例（我在这里所做的唯一一件事情是删除“韩国南部”中的引号和逗号）：

,Country/Region,Confirmed,Deaths,Recovered
0,China,67800,3133,58382
1,Italy,47021,4032,4440
2,Spain,20410,1043,1588
3,Germany,19848,67,180
4,Iran,19644,1433,6745
5,France,12612,450,12
6,Korea South,8652,94,1540
7,US,8310,42,0
8,Switzerland,5294,54,15
9,United Kingdom,3983,177,65
10,Netherlands,2994,106,2
11,Austria,2388,6,9
12,Belgium,2257,37,1
13,Norway,1914,7,1
14,Sweden,1639,16,16
15,US,1524,83,0

import pandas 

# copy above sample
df = pd.read_clipboard(sep=',', index_col=0)

df1 = df.groupby(['Country/Region'])['Confirmed'].sum()

print(df1)

Country/Region
Austria            2388
Belgium            2257
China             67800
France            12612
Germany           19848
Iran              19644
Italy             47021
Korea South        8652
Netherlands        2994
Norway             1914
Spain             20410
Sweden             1639
Switzerland        5294
US                 9834
United Kingdom     3983
Name: Confirmed, dtype: int64

由于US是唯一在此示例中出现两次的项目，因此它的Confirmed列将与.sum()聚合，其余组（Country/Region s）将保持不变。

如何对列熊猫进行分组

1 个答案: