python 熊猫,Python熊猫

我试图连续分组和计算相同的信息：

#Functions

def postal_saude ():

global df, lista_solic

#List of solicitantes in Postal Saude

list_sol = [lista_solic["name1"], lista_solic["name2"]]

#filter Postal Saude Solicitantes

df = df[(df['Cliente']==lista_clientes["6"])

& (df['Nome do solicitante'].isin(list_sol))]

#Alphabetical order

df = df.sort_index(by=['Nome do solicitante', 'nomeCorrespondente'])

#Grouping data of column

grouping = df.groupby('Tipo do serviços');

print (grouping)

postal_saude()

当它到达df.groupby时会产生错误

我试过搜索同样的错误,但我没有找到一个有效的答案,以帮助我解决我的问题.

请帮忙

请查看有关

Group By的此文档

Group series using mapper (dict or key function, apply given function

to group, return result as series) or by a series of columns

上一个是从here开始的

这是一个简单的例子：

df = pd.DataFrame({'a':[1,1,1,2,2,2,3,3,3,3],'b':np.random.randn(10)})

a b

0 1 1.048099

1 1 -0.830804

2 1 1.007282

3 2 -0.470914

4 2 1.948448

5 2 -0.144317

6 3 -0.645503

7 3 -1.694219

8 3 0.375280

9 3 -0.065624

groups = df.groupby('a')

groups # Tells you what "df.groupby('a')" is, not an error

groups.count() # count the number of 1 present in the 'a' column

1 3

2 3

3 4

groups.sum() # sums the 'b' column values based on 'a' grouping

1 1.224577

2 1.333217

3 -2.030066

你明白了,你可以使用我提供的第一个链接从这里构建.

df_count = groups.count()

df_count

1 3

2 3

3 4

type(df_count) # assigning the `.count()` output to a variable create a new df

pandas.core.frame.DataFrame

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