python - Pandas 'bool object is not callable'

Question

我有一个包含多个列的数据框，我试图将它按列分组并根据另一列对其进行排序。如果我像这样应用 groupby() :

data.groupby(columnA)

它不会吐出任何错误，但如果我尝试这样排序:

data.groupby(columnA).sort(coulmnB)

它给了我

TypeError: 'bool' object is not callable

我在任何列中都没有任何 bool 对象，并且完全不知道为什么会出现此错误。我将如何解决这个问题？如果我完全做错了，那么根据两个不同的列对 DataFrame 进行分组和排序的另一种方法是什么？提前致谢。

Answer 1

由于您希望先按列 A 再按列 B 进行排序，您可以使用 sort_values 来完成此操作仅:

# using jezrael's example
In [11]: data.sort_values(["columnA", "columnB"])
Out[11]:
   columnA  columnB  columnC
4        1        2        8
0        1        7        7
5        2        4        0
1        2        5        8
3        3        1        1
2        3        6        9

In [12]: data.sort_values(["columnA", "columnB"], ascending=[True, False])
Out[12]:
   columnA  columnB  columnC
0        1        7        7
4        1        2        8
1        2        5        8
5        2        4        0
2        3        6        9
3        3        1        1

---

注意:sort 是 groupby 的( bool )属性，这就是它不能被调用的原因:

In [21]: data.groupby("columnA").sort
Out[21]: True

In [22]: data.groupby("columnA", sort=False).sort
Out[22]: False

In [23]: True()
TypeError: 'bool' object is not callable

您可以通过以下示例了解它在内部执行的操作:

In [31]: df = pd.DataFrame([["b", 1], ["a", 2]], columns=["A", "B"])

In [32]: df.groupby("A").sum()
Out[32]:
   B
A
a  2
b  1

In [33]: df.groupby("A", sort=False).sum()
Out[33]:
   B
A
b  1
a  2

注意:不能保证这种行为/排序，它只是意味着 pandas 不会特意对 groupby 键进行排序...例如对于某些索引类型，它可能会排序:

In [34]: df.groupby("B", sort=False).sum()
Out[34]:
   A
B
1  b
2  a