Python Pandas groupby删除列
Python Pandas groupby删除列
提问于 2019-03-20 03:55:00
data_c["dropoff_district"] = "default value"
data_c["distance"] = "default value" #Formed a new column named distance for geocoder
data_c["time_of_day"] = "default value" #Formed a new column named time of the day for timestamps因此，我在项目开始时创建了这些列，用于绘图和我编辑的数据分组，并使用某些值填充这些列，我想在data_c上执行manipulaton.After操作。
avg_d = data_c.groupby(by = 'distance').sum().reset_index()虽然当我在data_c上执行groupby时，我不知何故丢失了avg_d中的'time_of_day‘和'dropoff_district’列。我如何解决这个问题？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-03-20 04:08:12
问题是Pandas不知道如何将date/time对象加在一起。因此，当您告诉Pandas使用groupby，然后使用sum时，它会抛出不知道如何处理的列。例如，
df = pd.DataFrame([['2019-01-01', 2, 3], ['2019-02-02', 2, 4], ['2019-02-03', 3, 5]],
columns=['day', 'distance', 'duration'])
df.day = pd.to_datetime(df.day)如果我只运行你的查询，我会得到，
>>> df.groupby('distance').sum()
duration
distance
2 7
3 5你可以通过告诉Pandas你想对这些列做一些不同的事情来解决这个问题-例如，取第一个值，
df.groupby('distance').agg({
'duration': 'sum',
'day': 'first'
})把他们带回来了，
duration day
distance
2 7 2019-01-01
3 5 2019-02-03Stack Overflow用户
发布于 2019-03-20 04:05:04
Groupby不会删除您的列。sum()调用会这样做。如果这些列不是数字，则在sum()之后不会保留它们。
那么，您喜欢如何保留列'time_of_day‘和’dropoff_ columns‘呢？假设您仍然想在它们不同的时候保留它们，将它们放入groupby中
data_c.groupby(['distance','time_of_day','dropoff_district']).sum().reset_index()否则，对于相同的“time_of_day”，您将有多个不同的“distance”。你需要先处理你的数据。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55249055
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