Pandas группировка столбцов

Question 1

Я делаю простую группу по работе, пытаясь сравнить групповые средства. Как вы можете видеть ниже, я выбрал конкретные столбцы из более крупного блока данных, из которого все отсутствующие значения были удалены.

selected columns and df head

Но когда я группирую, я теряю пару столбцов:

group-by logic and resulting df

Я никогда не сталкивался с этим с помощью панд, и я не нахожу ничего лишнего в переполнении стека, что все похоже. Кто-нибудь знает?

Question 2

Я думаю, что это Automatic exclusion of 'nuisance' columns, что описано здесь.

Пример:

df = pd.DataFrame({'C': {0: -0.91985400000000006, 1: -0.042379, 2: 1.2476419999999999, 3: -0.00992, 4: 0.290213, 5: 0.49576700000000001, 6: 0.36294899999999997, 7: 1.548106}, 'A': {0: 'foo', 1: 'bar', 2: 'foo', 3: 'bar', 4: 'foo', 5: 'bar', 6: 'foo', 7: 'foo'}, 'B': {0: 'one', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'two', 5: 'two', 6: 'one', 7: 'three'}, 'D': {0: -1.131345, 1: -0.089328999999999992, 2: 0.33786300000000002, 3: -0.94586700000000001, 4: -0.93213199999999996, 5: 1.9560299999999999, 6: 0.017587000000000002, 7: -0.016691999999999999}})

print (df) A B C D 0 foo one -0.919854 -1.131345 1 bar one -0.042379 -0.089329 2 foo two 1.247642 0.337863 3 bar three -0.009920 -0.945867 4 foo two 0.290213 -0.932132 5 bar two 0.495767 1.956030 6 foo one 0.362949 0.017587 7 foo three 1.548106 -0.016692

print( df.groupby('A').mean()) C D A bar 0.147823 0.306945 foo 0.505811 -0.344944

Я думаю, вы можете проверить DataFrame.dtypes.

jezrael · Answer 1 · 2016-06-01T21:15:00+03:00

Я думаю, что это Automatic exclusion of 'nuisance' columns, что описано здесь.

Пример:

df = pd.DataFrame({'C': {0: -0.91985400000000006, 1: -0.042379, 2: 1.2476419999999999, 3: -0.00992, 4: 0.290213, 5: 0.49576700000000001, 6: 0.36294899999999997, 7: 1.548106}, 'A': {0: 'foo', 1: 'bar', 2: 'foo', 3: 'bar', 4: 'foo', 5: 'bar', 6: 'foo', 7: 'foo'}, 'B': {0: 'one', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'two', 5: 'two', 6: 'one', 7: 'three'}, 'D': {0: -1.131345, 1: -0.089328999999999992, 2: 0.33786300000000002, 3: -0.94586700000000001, 4: -0.93213199999999996, 5: 1.9560299999999999, 6: 0.017587000000000002, 7: -0.016691999999999999}})

print (df) A B C D 0 foo one -0.919854 -1.131345 1 bar one -0.042379 -0.089329 2 foo two 1.247642 0.337863 3 bar three -0.009920 -0.945867 4 foo two 0.290213 -0.932132 5 bar two 0.495767 1.956030 6 foo one 0.362949 0.017587 7 foo three 1.548106 -0.016692

print( df.groupby('A').mean()) C D A bar 0.147823 0.306945 foo 0.505811 -0.344944

Я думаю, вы можете проверить DataFrame.dtypes.

Pandas группировка столбцов

Еще в рубрике

Другие вопросы