ArgumentError: No key column found Unstack Error?

ArgumentError: No key column found Unstack Error?

我有一个像下面这样的 df,

示例输入:

4×2 DataFrame
│ Row │ col1   │ col2  │
│     │ String │ Int64 │
├─────┼────────┼───────┤
│ 1   │ l1     │ 1     │
│ 2   │ l2     │ 2     │
│ 3   │ l1     │ 3     │
│ 4   │ l2     │ 4     │

我想把上面的df改成下面的样子,

预期 df:

2×2 DataFrame
│ Row │ l1    │ l2    │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 1     │ 2     │
│ 2   │ 3     │ 4     │

我尝试了 unstack 方法 unstack(df, "col1", "col2") 但我得到了 ArgumentError: No key column found。我知道没有钥匙 unstack 是不可能的。如何将上面的df转化为期望的df?

DataFrames.jl 要求您为行指定键以允许通过这些键执行匹配:

julia> df = DataFrame(col1=["l1", "l2", "l1", "l2"], col2=1:4, rowkey=[1,1,2,2])
4×3 DataFrame
│ Row │ col1   │ col2  │ rowkey │
│     │ String │ Int64 │ Int64  │
├─────┼────────┼───────┼────────┤
│ 1   │ l1     │ 1     │ 1      │
│ 2   │ l2     │ 2     │ 1      │
│ 3   │ l1     │ 3     │ 2      │
│ 4   │ l2     │ 4     │ 2      │

julia> unstack(df, "col1", "col2")
2×3 DataFrame
│ Row │ rowkey │ l1     │ l2     │
│     │ Int64  │ Int64? │ Int64? │
├─────┼────────┼────────┼────────┤
│ 1   │ 1      │ 1      │ 2      │
│ 2   │ 2      │ 3      │ 4      │

为什么?想象一下您的数据如下所示:

julia> df = DataFrame(col1=["l1", "l2", "l1", "l2","l1"], col2=1:5, rowkey=[1,1,3,3,2])
5×3 DataFrame
│ Row │ col1   │ col2  │ rowkey │
│     │ String │ Int64 │ Int64  │
├─────┼────────┼───────┼────────┤
│ 1   │ l1     │ 1     │ 1      │
│ 2   │ l2     │ 2     │ 1      │
│ 3   │ l1     │ 3     │ 3      │
│ 4   │ l2     │ 4     │ 3      │
│ 5   │ l1     │ 5     │ 2      │

julia> unstack(df, "col1", "col2")
3×3 DataFrame
│ Row │ rowkey │ l1     │ l2      │
│     │ Int64  │ Int64? │ Int64?  │
├─────┼────────┼────────┼─────────┤
│ 1   │ 1      │ 1      │ 2       │
│ 2   │ 2      │ 5      │ missing │
│ 3   │ 3      │ 3      │ 4       │

如果没有 :rowkey,则无法判断您实际上希望 :l2 中的第二行包含缺失值。

这就是unstack的工作原理,因为它是一个通用函数,所以它使用行键来执行匹配。如果你想要假设的东西:

  • 所有组的顺序相同
  • 所有组的长度都相同

这样写:

julia> DataFrame([first(sdf.col1) => sdf.col2 for sdf in groupby(df, :col1)])
2×2 DataFrame
│ Row │ l1    │ l2    │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 1     │ 2     │
│ 2   │ 3     │ 4     │

或更一般的模式

julia> DataFrame([key.col1 => sdf.col2 for (key, sdf) in pairs(groupby(df, :col1))])
2×2 DataFrame
│ Row │ l1    │ l2    │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 1     │ 2     │
│ 2   │ 3     │ 4     │