我創(chuàng)建了使用Groupby()和的代碼.agg()，以便新的 DataFrame 具有sum、mean和count中的值的列Total。test = df.groupby('Sector').agg({'Total': ['sum', 'mean', 'count']})該代碼已運(yùn)行并產(chǎn)生了必要的結(jié)果。但是當(dāng)嘗試使用降序?qū)ort_values()列進(jìn)行排序時sum。我遇到一個問題。test.sort_values('sum', axis="columns", ascending = False, inplace = True)它會給我輸出： KeyError: 'sum'我似乎找不到一種方法來引用該.agg()函數(shù)創(chuàng)建的列。任何幫助將不勝感激。謝謝
2 回答
炎炎設(shè)計(jì)
TA貢獻(xiàn)1808條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個贊
Total在列中添加groupby避免MultiIndex列，第二個問題需要sortingby index，默認(rèn)值是什么，所以應(yīng)該刪除：
test = df.groupby('Sector')['Total'].agg(['sum', 'mean', 'count'])
#if use inplace=True cannot assign values
test.sort_values('sum', ascending = False, inplace = True)
print (test)
#if omitted, you need assign
test = test.sort_values('sum', ascending = False)
print (test)
或者，如果需要在命名聚合中自定義列名稱：
test = df.groupby('Sector').agg(sum1=('Total','sum'),
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? avg=('Total','mean'),
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? size=('Total','count'))
test.sort_values('sum1', ascending = False, inplace = True)
print (test)
慕姐4208626
TA貢獻(xiàn)1852條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個贊
用于test.columns查看列名稱。然后使用您在sort_values.
您有多個索引列，這就是您的問題。重命名它們。
test.columns = ["sum", "mean", "count"]
或者使用multindexsort_values 中的列名稱
.sort_values(('Total', 'sum'), ascending = False, inplace = True) #without axis='columns'添加回答
舉報(bào)
0/150
提交
取消