Python熊猫

发布时间：2020-12-20 11:46:40 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我试图连续分组和计算相同的信息： #Functionsdef postal_saude (): global df,lista_solic #List of solicitantes in Postal Saude list_sol = [lista_solic["name1"],lista_solic["name2"]] #filter Postal Saude Solicitantes df = df[(df['Cliente']==li

我试图连续分组和计算相同的信息：

#Functions

def postal_saude ():
    global df,lista_solic

    #List of solicitantes in Postal Saude
    list_sol = [lista_solic["name1"],lista_solic["name2"]]

    #filter Postal Saude Solicitantes
    df = df[(df['Cliente']==lista_clientes["6"]) 
        & (df['Nome do solicitante'].isin(list_sol))]

    #Alphabetical order
    df = df.sort_index(by=['Nome do solicitante','nomeCorrespondente'])

    #Grouping data of column
    grouping = df.groupby('Tipo do servi?os');

    print (grouping)


postal_saude()

当它到达df.groupby时会产生错误

我试过搜索同样的错误,但我没有找到一个有效的答案,以帮助我解决我的问题.

请帮忙

解决方法

请查看有关 Group By的此文档

Group series using mapper (dict or key function,apply given function
to group,return result as series) or by a series of columns

上一个是从here开始的

这是一个简单的例子：

df = pd.DataFrame({'a':[1,1,2,3,3],'b':np.random.randn(10)})

df
   a         b
0  1  1.048099
1  1 -0.830804
2  1  1.007282
3  2 -0.470914
4  2  1.948448
5  2 -0.144317
6  3 -0.645503
7  3 -1.694219
8  3  0.375280
9  3 -0.065624

groups = df.groupby('a')

groups # Tells you what "df.groupby('a')" is,not an error
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x00000000097EEB38>

groups.count() # count the number of 1 present in the 'a' column
   b
a   
1  3
2  3
3  4

groups.sum() # sums the 'b' column values based on 'a' grouping

          b
a          
1  1.224577
2  1.333217
3 -2.030066

你明白了,你可以使用我提供的第一个链接从这里构建.

df_count = groups.count()

df_count
   b
a   
1  3
2  3
3  4

type(df_count) # assigning the `.count()` output to a variable create a new df
pandas.core.frame.DataFrame

（编辑：李大同）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!