PANDS Groupby Agg功能不会减少
我正在使用一个聚合函数，我已经在我的工作中使用了很长时间了。其思想是，如果传递给函数的序列长度为1（即组只有一个观察值），则返回该观察值。如果传递的序列长度大于1，则在列表中返回观察值。
对一些人来说，这可能看起来很奇怪，但这不是一个X，Y问题，我有充分的理由想做这个与这个问题无关的事情。
这是我一直在使用的函数：
def MakeList(x):
""" This function is used to aggregate data that needs to be kept distinc within multi day
observations for later use and transformation. It makes a list of the data and if the list is of length 1
then there is only one line/day observation in that group so the single element of the list is returned.
If the list is longer than one then there are multiple line/day observations and the list itself is
returned."""
L = x.tolist()
if len(L) > 1:
return L
else:
return L[0]
现在由于某种原因，在我正在处理的当前数据集中，我得到了一个值错误，声明函数不减少。下面是一些测试数据和我正在使用的剩余步骤：
import pandas as pd
DF = pd.DataFrame({'date': ['2013-04-02',
'2013-04-02',
'2013-04-02',
'2013-04-02',
'2013-04-02',
'2013-04-02',
'2013-04-02',
'2013-04-02',
'2013-04-02',
'2013-04-02'],
'line_code': ['401101',
'401101',
'401102',
'401103',
'401104',
'401105',
'401105',
'401106',
'401106',
'401107'],
's.m.v.': [ 7.760,
25.564,
25.564,
9.550,
4.870,
7.760,
25.564,
5.282,
25.564,
5.282]})
DFGrouped = DF.groupby(['date', 'line_code'], as_index = False)
DF_Agg = DFGrouped.agg({'s.m.v.' : MakeList})
在调试时，我使用了一条print语句，其效果是printl和print x.index，输出如下：
[7.7599999999999998, 25.564]
Int64Index([0, 1], dtype='int64')
[7.7599999999999998, 25.564]
Int64Index([0, 1], dtype='int64')
出于某种原因，agg似乎将序列传递给函数两次。据我所知，这根本不正常，大概是我的功能没有减少的原因。
例如，如果我编写这样的函数：
def test_func(x):
print x.index
return x.iloc[0]
运行时不会出现问题，打印语句如下：
DF_Agg = DFGrouped.agg({'s.m.v.' : test_func})
Int64Index([0, 1], dtype='int64')
Int64Index([2], dtype='int64')
Int64Index([3], dtype='int64')
Int64Index([4], dtype='int64')
Int64Index([5, 6], dtype='int64')
Int64Index([7, 8], dtype='int64')
Int64Index([9], dtype='int64')
这表示每个组只作为一个系列传递给函数一次。
有人能帮我理解为什么这失败了吗？我已经成功地在我使用的许多数据集中使用了这个函数......
谢谢
共有2个答案
这是DataFrame中的一个错误功能。如果聚合器返回第一个组的列表，它将失败，并出现您提到的错误；如果它为第一个组返回一个非列表（非系列），它将正常工作。断开的代码位于groupby.py中：
def _aggregate_series_pure_python(self, obj, func):
group_index, _, ngroups = self.group_info
counts = np.zeros(ngroups, dtype=int)
result = None
splitter = get_splitter(obj, group_index, ngroups, axis=self.axis)
for label, group in splitter:
res = func(group)
if result is None:
if (isinstance(res, (Series, Index, np.ndarray)) or
isinstance(res, list)):
raise ValueError('Function does not reduce')
result = np.empty(ngroups, dtype='O')
counts[label] = group.shape[0]
result[label] = res
请注意，如果结果为None和则为instance（res，list。您的选项包括：
>
自己做聚合，使用上面那样的代码，但没有错误的测试。
我真的无法解释原因，但根据我在pandas.DataFrame中的list的经验，它的工作并不那么好。
我通常使用tuple。这将起作用：
def MakeList(x):
T = tuple(x)
if len(T) > 1:
return T
else:
return T[0]
DF_Agg = DFGrouped.agg({'s.m.v.' : MakeList})
date line_code s.m.v.
0 2013-04-02 401101 (7.76, 25.564)
1 2013-04-02 401102 25.564
2 2013-04-02 401103 9.55
3 2013-04-02 401104 4.87
4 2013-04-02 401105 (7.76, 25.564)
5 2013-04-02 401106 (5.282, 25.564)
6 2013-04-02 401107 5.282
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