我一直在看一个关于使用Python进行数据分析的在线课程。当我完全按照老师的做法做的时候,我遇到了一个问题。基本上,我从seaborn中提取了一个名为“flights”的数据框架,设置了“year”和“month”两个索引,并将其拆开。使用以下代码:
import seaborn
import pandas as pd
flights = seaborn.load_dataset("flights")
flights_indexed = flights.set_index(["year","month"])
flights_unstacked = flights_indexed.unstack()
flights_unstacked
the final data frame is like this
然后,我尝试在末尾添加一个名为“Total”的新列,用于计算每年的总和,代码如下:
flights_unstacked["passengers"]["Total"] = flights_unstacked.sum(axis = 1)
但它提高了一个
TypeError: cannot insert an item into a CategoricalIndex that is not already an existing category.
我是新来的数据操作使用熊猫。有人能告诉我怎么解决这个问题吗?这是一个版本问题,因为在线教练做了完全相同的事情,但他的作品只是罚款。注:我使用Python2.7和pandas 0.20.3。
最佳答案
seaborn.load_dataset
行将month
列检测为category
数据类型。要避免此错误,请将categorical
转换为str
,并在flights = seaborn.load_dataset("flights")
之后加上这一行:
flights["month"] = flights["month"].astype(str)
要按时间顺序对月字符串进行排序,请首先删除
flights_unstacked
列的顶层(level=0)(此层包含单个值passengers
):import seaborn
import pandas as pd
flights = seaborn.load_dataset("flights")
flights["month"] = flights["month"].astype(str)
flights_indexed = flights.set_index(["year", "month"])
flights_unstacked = flights_indexed.unstack()
flights_unstacked.columns = flights_unstacked.columns.droplevel(0)
然后,根据按时间顺序预先构建的月份字符串列表,对月份字符串列重新编制索引:
import calendar
months = [calendar.month_name[i] for i in range(1, 13)]
flights_unstacked = flights_unstacked[months]
最后,您可以添加一列总计:
flights_unstacked["Total"] = flights_unstacked.sum(axis=1)
结果:
In [329]: flights_unstacked
Out[329]:
month January February March April May June July August September October November December Total
year
1949 112 118 132 129 121 135 148 148 136 119 104 118 1520
1950 115 126 141 135 125 149 170 170 158 133 114 140 1676
1951 145 150 178 163 172 178 199 199 184 162 146 166 2042
1952 171 180 193 181 183 218 230 242 209 191 172 194 2364
1953 196 196 236 235 229 243 264 272 237 211 180 201 2700
1954 204 188 235 227 234 264 302 293 259 229 203 229 2867
1955 242 233 267 269 270 315 364 347 312 274 237 278 3408
1956 284 277 317 313 318 374 413 405 355 306 271 306 3939
1957 315 301 356 348 355 422 465 467 404 347 305 336 4421
1958 340 318 362 348 363 435 491 505 404 359 310 337 4572
1959 360 342 406 396 420 472 548 559 463 407 362 405 5140
1960 417 391 419 461 472 535 622 606 508 461 390 432 5714
关于python - 在将新列添加到pandas DataFrame时引发TypeError,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/48253723/