python - 如何将分位数应用于 pandas groupby 对象？

Question

我有一个名为 grouped 的 pandas groupby 对象。我可以让 grouped.mean() 和其他简单函数工作，但我无法让 grouped.quantile() 工作。尝试运行 grouped.quantile() 时出现以下错误:

ValueError: ('invalid literal for float(): groupA', u'occurred at index groups')

我按文本标签分组，所以我不确定为什么该函数会尝试将其转换为 float 。它应该使用每个组中的 float 来计算分位数。有人可以帮助指出我做错了什么吗？

Answer 1

看起来 quantile() 并没有忽略令人讨厌的列，而是试图为您的文本列找到分位数。这是一个简单的例子:

In [75]: df = DataFrame({'col1':['A','A','B','B'], 'col2':[1,2,3,4]})

In [76]: df
Out[76]:
  col1  col2
0    A     1
1    A     2
2    B     3
3    B     4

In [77]: df.groupby('col1').quantile()
ValueError: ('could not convert string to float: A', u'occurred at index col1')

但是，当我仅对数字列进行子集化时，我得到:

In [78]: df.groupby('col1')['col2'].quantile()
Out[78]:
col1
A       1.5
B       3.5