Question

pandas stack（）操作在实践中产生了一些意想不到的结果，我无法用一个小的工作示例进行复制。我很好奇其他人是否遇到过这种行为，以及是否有可能解释根本原因。首先，这是一个可重复的小例子，展示了我想要做的事情：

data = {'kpiOne': [1,1,1,1,1,2,2,2,2,2],
'kpiTwo': [3,3,3,3,3,4,4,4,4,4],
'kpiThree': [5,5,5,5,5,6,6,6,6,6],
'PrePost': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', ]}
dfr = pd.DataFrame(data)
dfr = dfr.groupby('PrePost').describe()
dfr = dfr.stack(0) #this is where my problem is in practice, but works fine in this example
dfr

以下是我在实际数据中使用的代码，以防有任何相关内容：

kpiSum = dfr[(dfr.filter_any == False) & (dfr.version == 'After')].groupby('waveTwoExp')[kpi].describe()
kpiSum = kpiSum#.stack(0)
kpiSum

输出看起来像这样（注释符号到位）我堆栈（0）： [堆叠前] [1] [1]：https://i.stack.imgur.com/cMTAK.png

当我删除注释符号和堆栈（0）时，输出如下所示： [堆叠后] [2] [2]：https://i.stack.imgur.com/whXZ7.png

如果你仔细观察，你会注意到这些值被错误地堆叠了。堆叠前KPI，'uarl'的平均值是正确的 - 765.堆叠后，KPI'arl'的平均值来自下一级0列'alCost'或797484.我无法弄清楚为什么这种转变是发生的历史。

这让人很奇怪的是：

我可重复的示例没有表现出这种行为等等重要的是：
在升级到Jupyter 5.0

如果我的问题很明确，请告诉我！其他人遇到这种行为？

谢谢！
克里斯

Answer 1

让我们尝试升级或降级版本。

这似乎是与MultiIndex/Reshaping differences between Pandas versions相关的错误。

Pandas Stack（）意外结果

1 个答案: