Python groupby 多列并转换 pandas 键错误

Question

我在将转换应用到 Pandas 中的 2 列 groupby 时遇到了一些问题。我已经尝试了很多引用类似用例的事情。

我希望按日期和用户分组，并通过说 if 'nan' 然后 0 else 1 对标志列进行转换。我的数据如下所示：

    user     date        Flag
0    ron  12/21/2019      1 
1    ron  12/22/2019      2  
2  april   12/21/2016    nan  
3  april  12/23/2016      1  
4   andy   12/21/2016    nan

这是我设置的，这在逻辑上对我来说是有意义的，但我遇到了键盘错误。

s = master['Flag'].eq('nan').groupby(master['date','user']).transform('any')
master.loc[:,'attendance'] = s.map({True:0,False: 1})

KeyError: ('date', 'user')

Answer 1

在 master['Flag'].eq('nan') 之后，您只有系列类型。然后你调用 .groupby 并且应该传递用于分组的列（但那里没有这样的列）。

如果我正确理解了整个任务，这里是代码：

# step 1
master['Flag'] = master['Flag'] == 'nan'
master

Out[1]:

    user    date        Flag
0   ron     12/21/2019  False
1   ron     12/22/2019  False
2   april   12/21/2016  True
3   april   12/23/2016  False
4   andy    12/21/2016  True

# step 2

s = master.groupby(['date','user']).agg('any')
s

Out[2]:

                    Flag
    date    user    
12/21/2016  andy    True
            april   True
12/21/2019  ron     False
12/22/2019  ron     False
12/23/2016  april   False


# step 3

s['attendance'] = s['Flag'].map({True:0,False: 1})
s

Out[3]:

                    Flag    attendance
    date    user        
12/21/2016  andy    True    0
            april   True    0
12/21/2019  ron     False   1
12/22/2019  ron     False   1
12/23/2016  april   False   1

..或短版

master.assign(flg = master['Flag'] == 'nan').groupby(['date','user'])[['flg']].agg('any')['flg'].map({True:0,False: 1}).to_frame()

Python groupby 多列并转换 pandas 键错误

Python groupby multiple columns and transform pandas key error

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pandas-groupby

..或短版