在下面的插入中，我有一个名为df_out的df，它的列名如下，但是由于某种原因，我不能对列标题使用'groupby‘函数，因为它总是给我KeyError：'year’。我研究并尝试过剥离空格，重置索引，在我的groupby设置前允许空格，等等，我无法通过这个KeyError。6.859462 10.789516 4 7.556546 8.085255 我的获取KeyError的g
浏览 39提问于2021-09-21得票数 0
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我在两个列上使用了groupby ( df有大约70列，除日期时间外，所有列都是浮动的)来获得dask数据文件： 1765 # error is raised from pandas 1767 return g
~/anaconda3/envs/rapids/
浏览 3提问于2021-01-26得票数 1
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KeyError帖子上的任何一种解决方案都没有解决我的问题，因此这个问题：df['EventDate']
1\lib\site-**kwargs)
packages\pand
浏览 1提问于2017-08-28得票数 2
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在网上搜索，我发现pandas在这种情况下是有帮助的。我遵循了Convert CSV Data to Nested JSON in Python中给出的appraoch，但是我得到了一个keyError exception KeyError: 'state/site-packages/pandas/core/groupby/groupby.py", line 2110, in groupby
浏览 302提问于2019-06-29得票数 1
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中使用pivot()和pivot_table()，但总是得到一个KeyError： pv_df = df.pivot_table(index=None, columns='0')
observed=observed, **k
浏览 51提问于2019-01-31得票数 0
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我似乎无法打印以下行：summarydata["Name"].groupby(["Tag"]).size() File "C:\Users\rspatel\untitled0.py"\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 1720, in groupby
return SeriesGroupBy(File "C:\Users\rspatel\Anaconda3
浏览 0提问于2021-09-20得票数 2
_engine.get_loc(casted_key)pandas/_libs/index.pyx in pandas----> 1 s['date'] = pd.to_datetime(s['date']) 3
浏览 3提问于2021-04-10得票数 1
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3但是，将groupby转换为在列而不是行上聚合似乎会引发KeyError。/python3.8/site-packages/pandas/core/frame.py in groupby(self, by, axis, level, as_index, sort, group_keys, sort, group_keys, squeeze, observed, mutated, dropna)
523 from <e
浏览 47提问于2021-11-24得票数 1
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Empty DataFrameIndex: [timestamp, device_type, os] 我尝试按时间戳和设备类型分组，并在上面预置.agg，如下所示： df.groupby(['timestamp', 'device_type']).agg({'sessions_sum': 'sum'}) 这给了我一个KeyError： ** KeyError: KeyError('timestamp'
浏览 95提问于2020-12-03得票数 0
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_selected_obj)
File "/home/dan/.local/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/groupby/groupby.py",/site-packages/pandas/core/groupby/groupby.py", line 88
浏览 1提问于2022-10-19得票数 0
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(i).count() return DataFrameGroupBy(
File "C:\Users\Sean\AppData\Local\Programs\Python\Python38-32\lib\site-packages\pandas\c
浏览 2提问于2020-12-14得票数 0
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例如，下面的代码可以在pandas中运行： import pandas as pd 1162 try: 1164 except KeyErrorin __getitem__(self, key)
274 if key not in
浏览 15提问于2019-03-22得票数 2
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这是我尝试过的代码，但我得到的是KeyError: 11 df = pd.DataFrame(data=np.random.rand(101, 3), columns=list('ABC'))for i, g in groups:
g.to_excel("%s.xlsx" % i, index = False参考相关：Split pandas dataframe into multi
浏览 7提问于2020-01-31得票数 2
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2回答
是否可以遍历dask GroupBy对象来访问底层数据帧？我试过了：import pandas as pdddf = dd.from_pandas(pdf, npartitions = 3)
groups = ddf
浏览 21提问于2016-09-28得票数 10
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For column-specific groupby renaming, use named aggregation
green 7000 7000
# Named aggregation throws a KeyErrorFile "C:\Users\AppData\Local\Continuum\anaconda3\Lib\
浏览 3提问于2019-08-12得票数 4
2回答
(group)
File "/Users/sofiatomov/Library/Python/2.7/lib/python/site-packages/pandas/core/generic.py"/lib/python/site-packages/pandas/core/groupby/groupby.py",
浏览 0提问于2019-12-20得票数 0
groupby和.agg会返回另一个数据吗？(['Occupation']).agg(['count']) grouper, exclusions, obj = get_g
浏览 9提问于2021-02-24得票数 0
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在尝试调试groupby函数应用程序时，我使用一个虚拟函数来为每个组“查看传递给函数的内容”的。(['category'])[['data_1']].transform(f)df.groupby(['category'])[['data_1']].apply(f)
print '
浏览 5提问于2013-12-19得票数 6
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根据另外两列的分组值获取平均值列
、、、、
我可以用groupby做到这一点：df.groupby(['type', 'location']).mean().round(2) Out:
typeaverage based on condition into new column 并尝试将一些可能的解决方案应用到我的问题中： for atype, alocation in df.groupby_engine.get_loc(key)
2658 except <e
浏览 6提问于2019-10-11得票数 4
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Python相关指数
、、、
给予Dataframe:
加州平均价格与总成交量的相关指数：max_volume = (df.groupby('Region')['TotalVolume'].sum()).max() #Output: 1028981653.17
# Correlation/site-package
浏览 3提问于2022-03-24得票数 0
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