有多个 "groupby" 变量和类别的麻烦（分箱数据）
Having Trouble with multiple "groupby" with a variable and a category (binned data)
df.dtypes
Close float64
eqId int64
date object
IntDate int64
expiry int64
delta int64
ivMid float64
conf float64
Skew float64
psc float64
vol_B category
dtype: object
gb = df.groupby([df['vol_B'],df['expiry']])
gb.describe()
我收到一条很长的错误消息，最后一行是
AttributeError: 'Categorical' object has no attribute 'flags'
当我分别对它们中的每一个执行 groupby 时，它们各自（独立地）工作得很好，我只是无法执行多个 groupby 其中一个变量是 "bin."
此外，当我使用其他 2 个变量时，我能够执行多个 groupby &ndash 我成功地执行了这个：
gb = df.groupby([df['delta'],df['expiry']])
我遇到了与 OP 类似的问题，并在寻找解决方案时发现了这个问题。在完成 pandas documentation for categorical variables 之后对我有用的一个简单技巧是在分组之前更改分类变量的类型。
由于 vol_B 是您案例中的分类变量，您应该尝试以下操作
#Depending on the content of vol_B you can do astype(int) or astype(float) as well.
gb = df.groupby([df['vol_B'].astype(str), df['expiry']])
我还没有详细说明为什么这个行得通，那个行不通，但如果我深入了解，我会更新答案。
df.dtypes
Close float64
eqId int64
date object
IntDate int64
expiry int64
delta int64
ivMid float64
conf float64
Skew float64
psc float64
vol_B category
dtype: object
gb = df.groupby([df['vol_B'],df['expiry']])
gb.describe()
我收到一条很长的错误消息，最后一行是
AttributeError: 'Categorical' object has no attribute 'flags'
当我分别对它们中的每一个执行 groupby 时，它们各自（独立地）工作得很好，我只是无法执行多个 groupby 其中一个变量是 "bin."
此外，当我使用其他 2 个变量时，我能够执行多个 groupby &ndash 我成功地执行了这个：
gb = df.groupby([df['delta'],df['expiry']])
我遇到了与 OP 类似的问题，并在寻找解决方案时发现了这个问题。在完成 pandas documentation for categorical variables 之后对我有用的一个简单技巧是在分组之前更改分类变量的类型。
由于 vol_B 是您案例中的分类变量，您应该尝试以下操作
#Depending on the content of vol_B you can do astype(int) or astype(float) as well.
gb = df.groupby([df['vol_B'].astype(str), df['expiry']])
我还没有详细说明为什么这个行得通，那个行不通，但如果我深入了解，我会更新答案。