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pandas ValueError:转换无法生成聚合结果

pandas-groupby dataframe pandas python-3.x python

daiyue · 技术社区 · 7 年前

我有以下的 df ,

type      id      date         code
exact    9720    2017-10-01    515
exact    9720    2017-10-01    515
fuzzy    8242    2017-11-01    122
fuzzy    8242    2017-11-01    122

我在努力

exact_rows = df['type'] != 'fuzzy'
grouped = df.loc[~exact_rows].groupby('id').apply(
            lambda g: g.sort_values('date', ascending=True))

a = np.where(grouped['code'].transform('nunique') == 1, 20, 0)

但我犯了个错误,

ValueError: transforms cannot produce aggregated results

我想知道如何解决这个问题。

2 回复 | 直到 7 年前

jezrael 7 年前

问题是 groupby.apply 返回 DataFrame ,不是 DataFrameGroupBy 对象:

grouped = df.loc[~exact_rows].groupby('id').apply(
            lambda g: g.sort_values('date', ascending=True))

print (grouped)
         type    id        date  code
id                                   
8242 2  fuzzy  8242  2017-11-01   122
     3  fuzzy  8242  2017-11-01   122

因此,使用按组排序值的解决方案 DataFrame.sort_values 前2列 groupby('id') :

exact_rows = df['type'] != 'fuzzy'
grouped = df.loc[~exact_rows].sort_values(['id','date'], ascending=True).groupby('id')

a = np.where(grouped['code'].transform('nunique') == 1, 20, 0)
print (a)
[20 20]

rafaelc 7 年前

IIUC,你必须在GROPBY对象中使用变换,所以只需用现有的任意索引重新组合即可。

grouped.groupby(grouped.index)['code'].transform('nunique')

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