使用它是因为它很方便.
http://nbviewer.jupyter.org/gist/aflaxman/436cde71f85b93638959
df = pd.DataFrame({'A': [0,0,0,0,1,1],
'B': [1,2,3,4,5,6],
'C': [8,9,10,11,12,13]})
这用工作！
现在：
>>> pandas.__version__
u'0.20.3'
df.groupby('A').describe().unstack()\
.loc[:,(slice(None),['count','mean']),]
给出：
TypeError: '['count', 'mean']' is an invalid key
解决方法:
对于列,请删除unstack,因为在0.20.0版本中已将groupby describe formatting更改为：
df = df.groupby('A').describe().loc[:,(slice(None),['count','mean'])]
print (df)
B C
count mean count mean
A
0 4.0 2.5 4.0 9.5
1 2.0 5.5 2.0 12.5
MultiIndex在索引中,因此首先：被删除,因为选择了所有索引值.
还添加了slice(None),因为MultiIndex具有3个级别：
df = df.groupby('A').describe().unstack()\
.loc[(slice(None),['count','mean'],slice(None))]
print (df)
A
B count 0 4.0
1 2.0
mean 0 2.5
1 5.5
C count 0 4.0
1 2.0
mean 0 9.5
1 12.5
dtype: float64
替代解决方案：
idx = pd.IndexSlice
df = df.groupby('A').describe().unstack()\
.loc[idx[:,['count','mean'],:]]
print (df)
A
B count 0 4.0
1 2.0
mean 0 2.5
1 5.5
C count 0 4.0
1 2.0
mean 0 9.5
1 12.5
dtype: float64
df = df.groupby('A').describe().unstack()\
.loc(axis=0)[:,['count','mean'],:]
print (df)
A
B count 0 4.0
1 2.0
mean 0 2.5
1 5.5
C count 0 4.0
1 2.0
mean 0 9.5
1 12.5
dtype: float64
有关更多信息,请参见pandas documentation – using slicers .
标签：pandas,slice,python 来源： https://codeday.me/bug/20191111/2018090.html
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