Pandas

Question

我的目标是在我的数据集中按大小汇总数据。我可以分别完成这两项任务（例如按年汇总或按 bin 汇总），但将两者结合起来时遇到语法问题。

下面是我如何按年份总结我的数据：

size_summary = df_raw.groupby(['Year'])['Quantity'].describe()

下面是我如何创建我的垃圾箱

mult = 1
bins = [5*mult, 10*mult, 25*mult, 50*mult, 100*mult]
groups = df_raw.groupby(pd.cut(df_raw['Quantity'], bins))

当我尝试在下面将两者结合使用时，我收到一条错误消息。有谁知道如何结合这个来达到我的目标？谢谢您的帮助。

groups.groupby(['Year'])['Quantity'].describe()

AttributeError: Cannot access callable attribute 'groupby' of 'DataFrameGroupBy' objects, try using the 'apply' method

编辑：根据要求添加示例数据，如下所示。

df_raw = pd.DataFrame(data={
    'Year': [2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2012, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2013, 2014, 2014, 2014, 2014, 2014, 2014, 2014, 2014, 2014, 2014, 2014],
    'Quantity': [2.0, 3.0, 78.8, 65.7, 70.0, 61.9, 83.9, 39.7, 44.1, 14.5, 35.3, 82.2, 13.9, 66.6, 65.8, 94.8, 50.8, 17.1, 9.9, 51.1, 62.9, 63.0, 13.5, 37.6, 1.5, 70.7, 23.3, 28.1, 21.9, 60.7, 1.1, 67.2, 0.4, 81.4, 86.7, 36.2, 45.2, 50.4, 43.3]
})

所需的输出格式如下 - 对于屏幕截图，我们深表歉意。

Answer 1

你真的很亲近。请试试这个：

mult = 1
bins = [0, 5*mult, 10*mult, 25*mult, 50*mult, 100*mult]
df_raw['bin'] = pd.cut(df_raw['Quantity'], bins)
df_raw.pivot_table(index = 'bin', columns = 'Year', aggfunc = 'count')

Answer 2

作为 pivot_table 的替代方法，您可以按 bin 和年份分组，然后通过 unstack:

重塑数据

# first group by bins, then by year
groups = df_raw.groupby([pd.cut(df_raw['Quantity'], bins), 'Year'])

# compute group size, pivot into the shape you want
counts = groups.size().unstack(fill_value=0)
counts

Year       2012  2013  2014
Quantity                   
(5, 10]       0     1     0
(10, 25]      2     3     1
(25, 50]      3     2     3
(50, 100]     7     7     5

这比您提供的样本数据 pivot_table 快大约 2.5 倍。

要将分类间隔索引拆分为 MultiIndex，请使用

def interval_to_tuple(interval):
    return interval.left, interval.right

counts.set_index(
    counts.index.astype(object).map(interval_to_tuple).rename(['Lower', 'Upper']))

Year         2012  2013  2014
Lower Upper                  
5     10        0     1     0
10    25        2     3     1
25    50        3     2     3
50    100       7     7     5

您应该能够毫无问题地将此结果导出到 Excel。

Pandas - 在日期分组内分箱

Pandas - binning within date groupby

python

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