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空数据帧上的GroupBy转换引发异常

pandas-groupby dataframe pandas python

Derek ææåå¤« · 技术社区 · 6 年前

以下代码为什么会引发异常:

# creates empty data frame with two columns
my_df = pd.DataFrame([], columns=["a", "b"])
# groups by the values in column "a" and transforms the values in "b" to be the sum
my_df.groupby("a")["b"].transform(lambda x: x.sum())

但是,这会导致此错误:

ValueError: No objects to concatenate

如果 my_df 不为空:

list_of_numbers = [[0, 1],
                   [0, 2],
                   [1, 10]]
my_df = pd.DataFrame(list_of_numbers, columns=["a", "b"])
my_df.groupby("a")["b"].transform(lambda x: x.sum())

0     3
1     3
2    10
Name: b, dtype: int64

但是 迈耶夫 来自应用程序的其他部分,因此它可以是空的。我用的是熊猫0.20.3。

1 回复 | 直到 6 年前

ALollz 6 年前

pandas.groupby.transform 电话 core/reshape/concat.py 文档解释了在concat只接收无对象的情况下会发生什么。

除非它们都是无的,在这种情况下,将引发ValueError

但是,正常 groupby 使用apply或内置函数似乎没有这个问题。如果不希望每次都检查此空条件,则可以用以下结果映射分组列: .groupby().sum() 完成与本例中的转换相同的事情。

第一种情况:

my_df = pd.DataFrame([], columns=["a", "b"])
my_df.a.map(my_df.groupby("a")["b"].sum())
#Series([], Name: a, dtype: float64)

第二种情况:

list_of_numbers = [[0, 1], [0, 2], [1, 10]]
my_df = pd.DataFrame(list_of_numbers, columns=["a", "b"])
my_df.a.map(my_df.groupby("a")["b"].sum())
#0     3
#1     3
#2    10
#Name: a, dtype: int64

唯一改变的是 Name 结果序列的。