熊猫groupby删除列

user3334415:

我正在按操作进行简单分组,试图比较分组均值。如下所示,我从较大的数据框中选择了特定的列,从中删除了所有缺失的值。

选定的列和df头

但是当我分组时,我失去了几列:

分组逻辑和结果df

我从来没有遇到过熊猫,也没有在栈溢出中找到其他类似的东西。有人有见识吗?

耶斯雷尔:

我想是这里Automatic exclusion of 'nuisance' columns所描述的

样品:

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

我想你可以查一下DataFrame.dtypes

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