python - Python PANDAS:将DataFrameGroupBy对象重新索引为Dataframe错误

我有一个简单的初始数据框：

ID, ATTRIBUTE
1, thing2
1, thing3
1, thing3
2, thing7
2, thing7
2, thing2
3, thing1
3, thing2

我有一个简单的groupby对象，我想在这里获取ATTRIBUTE的模式（如果它是多模式的，我称结果为“ multithing”）：

mode = lambda x: x.mode() if len(x) > 2 else 'multithing'
df_grouped = df.groupby(['ID'], as_index=False)['ATTRIBUTE].agg(mode)

我试图重新索引后看起来像这样的结果：

ID, ATTRIBUTE
1, thing3
2, thing7
3, multithing

因此，我可以像常规数据框一样再次使用它，并执行以下操作：

df_final.groupby('ATTRIBUTE')['ID'].count()

最佳答案

IIUC：

In [203]: df.groupby('ID')['ATTRIBUTE'] \
            .agg(lambda x: x.mode()[0] if len(x.mode()) == 1 else 'multithing')
Out[203]:
ID
1        thing3
2        thing7
3    multithing
Name: ATTRIBUTE, dtype: object

要么

In [205]: df.groupby('ID', as_index=False)['ATTRIBUTE'] \
     ...:   .agg(lambda x: x.mode()[0] if len(x.mode()) == 1 else 'multithing')
Out[205]:
   ID   ATTRIBUTE
0   1      thing3
1   2      thing7
2   3  multithing

关于python - Python PANDAS:将DataFrameGroupBy对象重新索引为Dataframe错误，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/46819820/