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我有一个 Pandas 交易数据框:
transactions.head():
Amount Date of Transaction Description \
0 39.95 2017-03-30 Fake_Transaction_One
1 2.39 2017-04-01 Fake_Transaction_Two
2 8.03 2017-04-01 Fake_Transaction_Three
3 34.31 2017-04-01 Fake_Transaction_Four
4 10.56 2017-04-03 Fake_Transaction_Five
Purchase_Type year_month
0 Miscellaneous 2017-03
1 tool_expense 2017-04
2 food_and_domestic 2017-04
3 food_and_domestic 2017-04
4 food_and_domestic 2017-04
我在这个 DataFrame 上运行一个 groupby 命令:
grouped_transactions = transactions.groupby(['Purchase_Type','year_month'])['Amount'].sum()
它产生一个 groupby 对象:
Purchase_Type year_month
tool_expense 2017-04 72.49
Calendar_Event 2017-08 3.94
2017-12 23.92
2018-02 42.91
2018-03 10.91
我想对此运行 groupby 命令,例如
grouped_transactions.groups.keys()
但是我无法这样做,因为该对象不是 groupby 对象,而是一个系列:
In: type(grouped_transactions)
Out: pandas.core.series.Series
查看 grouped_transactions 似乎是一个 groupby 对象,而不是一个系列。此外,它已创建,但在 Pandas DataFrame 上运行 .groupby 方法。因此,我不确定为什么它是一个系列。
我的理解或方法有什么错误?
最佳答案
获取Series
或DataFrame
是预期的行为(如果方法像groupby
那样与聚合函数链接)。
如果你需要groupby
对象:
g = transactions.groupby(['Purchase_Type','year_month'])
print (g)
<pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x00000000191EA5C0>
但是如果您需要将聚合创建的MultiIndex
转换为列:
df = transactions.groupby(['Purchase_Type','year_month'], as_index=False)['Amount'].sum()
或者:
df = transactions.groupby(['Purchase_Type','year_month'])['Amount'].sum().reset_index()
print (df)
Purchase_Type year_month Amount
0 Miscellaneous 2017-03 39.95
1 food_and_domestic 2017-04 52.90
2 tool_expense 2017-04 2.39
关于python - Pandas Group 通过制作系列;不是 groupby 对象,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51463838/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!