我今天在學(xué)習(xí)使用pandas library，遇到了這個我無法完全理解的錯誤。這是我使用的數(shù)據(jù)框。 name kda combat econ0 Austin 1.45 270.0 678 Austin 1.70 300.0 904 Justin 1.36 230.0 5011 Justin 1.50 270.0 601 Kevin 1.40 230.0 556 Kevin 1.00 100.0 1203 Matt 1.00 180.0 659 Matt 1.40 280.0 702 Nick 2.10 360.0 877 Nick 2.50 340.0 885 Will 1.20 185.0 4510 Will 1.60 260.0 75我試圖獲得平均戰(zhàn)斗分?jǐn)?shù)大于 250 的 name 和 kda 列，我試圖通過這樣做來實(shí)現(xiàn)temp = df.groupby('name').mean()temp = temp[temp['combat'] > 250]print(temp['name', 'kda'])但它返回了這個關(guān)鍵錯誤KeyError: "['name'] not in index"有人可以解釋為什么我不能從這些臨時數(shù)據(jù)框中獲取列嗎？還是我的代碼做錯了什么？幸運(yùn)的是我的朋友幫助了我，我可以通過temp = df.loc[df['combat'] > 250, ['name','kda']]print(temp.groupby('name').mean())這是給的訣竅 kdaname Austin 1.575Justin 1.500Matt 1.400Nick 2.300Will 1.600先感謝您
2 回答
當(dāng)年話下
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當(dāng)您執(zhí)行 a 時groupby("col_name")，默認(rèn)行為是 pandas 將 the 設(shè)置col_name為索引
在您的情況下，您可以將名稱設(shè)置為數(shù)據(jù)幀索引
您可以使用
temp = df.groupby('name').mean()
temp = temp[temp['combat'] > 250]
print(temp['kda'])
得到你想要的結(jié)果（它會返回一個系列）
另一種選擇是as_index=False與 groupby 一起使用
groupby('col_name', as_index=False)
這將返回一個以“名稱”作為列的數(shù)據(jù)框，您的第一個解決方案將起作用
看看中間步驟，你就會明白發(fā)生了什么
皈依舞
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替代答案。
.reset_index().groupby()可以在下面的代碼中使用。此外，在打印時，如果需要打印兩列以上，您可能需要添加[[]]而不是。[]
# Import libraries
import pandas as pd
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame({
'name': ['Austin','Austin','Justin','Justin','Kevin','Kevin',
'Matt','Matt','Nick','Nick','Will','Will'],
'kda': [1.45,1.70,1.36,1.50,1.40,1.40,1.0,1.30,2.10,2.50,1.20,1.60],
'combat':[270.0,300.0,230.0,270.0,230.0,100.0,180,280,360,340,185,260],
'econ':[67,90,50,60,55,120,65,70,87,88,45,75]
})
# Groupby (copy pasted code from question and modified)
temp = df.groupby('name').mean().reset_index()
temp = temp[temp['combat'] > 250]
print(temp[['name', 'kda']])
輸出
name kda
0 Austin 1.575
4 Nick 2.300
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