标签:pandas-groupby categorical-data python pandas group-by
MCVE
df = pd.DataFrame({
'Cat': ['SF', 'W', 'F', 'R64', 'SF', 'F'],
'ID': [1, 1, 1, 2, 2, 2]
})
df.Cat = pd.Categorical(
df.Cat, categories=['R64', 'SF', 'F', 'W'], ordered=True)
如您所见,我在Cat上定义了一个有序的分类列.验证,检查;
0 SF
1 W
2 F
3 R64
4 SF
5 F
Name: Cat, dtype: category
Categories (4, object): [R64 < SF < F < W]
我想找到最大的PER ID类别.做groupby max工作.
df.groupby('ID').Cat.max()
ID
1 W
2 F
Name: Cat, dtype: object
但我不希望ID成为索引,所以我指定as_index = False.
df.groupby('ID', as_index=False).Cat.max()
ID Cat
0 1 W
1 2 SF
哎呀!现在,最大值按字典顺序排列.任何人都可以解释这是否是预期的行为?或者这是一个错误?
请注意,对于此问题,解决方法是df.groupby(‘ID’).Cat.max().reset_index().
注意,
>>> pd.__version__
'0.22.0'
解决方法:
这不是预期的行为,这是一个错误.
Source diving显示旗帜做了两件完全不同的事情.一个人只是忽略了石斑鱼的水平和名称,它只是采用一个新的范围索引值.另一个明显地保留了他们.
标签:pandas-groupby,categorical-data,python,pandas,group-by 来源: https://codeday.me/bug/20190910/1799429.html
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