我有一个大型数据集，其中有一个二进制变量：
Transactions['has_acc_id_and_cus_id'].value_counts()
1 1295130
0 823869
Name: has_acc_id_and_cus_id, dtype: int64
当我分组这个数据集 --Transactions-- 使用这个特定的二元变量作为一个分组变量时，我得到一个分组的数据集 --df100-- 只有上述二元变量的一个级别。
df100 = Transactions.groupby(['acc_reg_year', 'acc_reg_month', 'year', 'month',\
'has_acc_id_and_cus_id'])[['net_revenue']].agg(['sum', 'mean', 'count'])
df100['has_acc_id_and_cus_id'].value_counts()
1 1421
Name: has_acc_id_and_cus_id, dtype: int64
如果您真的想继续groupby，has_acc_id_and_cus_id那么您想要的命令将是......
df100 = Transactions[['has_acc_id_and_cus_id', 'net_revenue']].groupby(['has_acc_id_and_cus_id']).agg(['sum', 'mean', 'count'])
这个子集只是你想用 ( has_acc_id_and_cus_id)总结的变量和你想总结的变量 ( net_revenue)...
Transactions[['has_acc_id_and_cus_id', 'net_revenue']]
...然后您将这些按has_acc_id_and_cus_id...分组
Transactions[['has_acc_id_and_cus_id', 'net_revenue']].groupby('has_acc_id_and_cus_id')
...然后再应用该agg()函数以获取所需的统计信息。
你犯了错，根据您在总结的明确目标has_acc_id_and_cus_id单纯，是有你被分组其他四个变量（acc_reg_year，acc_reg_month，year和month）。
如果你确实想要通过总结做has_acc_id_and_cus_id 内所有的人，然后你原来的代码是正确的，但也许有一个缺失值以上的acc_reg_year，acc_reg_month，year和month时has_acc_id_and_cus_id == 0，因此请检查您的数据...
Transactions[Transactions[`has_acc_id_and_cus_id`] == 0][[`acc_reg_year`, `acc_reg_month`, `year`, `month`]].head(100)
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