Question

我有一个数据框，我试图按TERRORIST＆DATE对其进行分组，然后在剩余的2列FATALITIES＆INJURED上运行合计求和函数。问题是，当我运行代码时，它不添加数字，而只是将它们连接起来。

例如，这是我的代码：

df_3 = df_2.groupby(by=['TERRORIST','DATE']).agg({'FATALITIES': 'sum',
                          'INJURED': 'sum'})

，它返回数字列表，例如1441133111111111222142

我相信这种情况正在发生，因为它将死亡和受伤列中的数据视为字符串而不是整数。但是当我执行以下操作

def clean_2(row):
    fatalities = row['FATALITIES']
    injured = row['INJURED']
    fatalities = pd.to_numeric(df_2['FATALITIES'])
    injured = pd.to_numeric(df_2['INJURED'])
    return pd.Series([fatalities, injured])

df_2[['FATALITIES', 'INJURED']] = df_2.apply(clean_2, axis=1)

df_3 = df_2.groupby(by=['TERRORIST','DATE']).agg({'FATALITIES': 'sum',
                          'INJURED': 'sum'})

我得到以下回溯：

ValueError: Function does not reduce

有人知道我在做什么错吗？

Answer 1

您应该将列转换为数字，而不是按元素进行转换：

df_2['FATALITIES'] = pd.to_numeric(df_2['FATALITIES'])
df_2['INJURED'] = pd.to_numeric(df_2['INJURED'])

df_3 = df_2.groupby(by=['TERRORIST','DATE']).agg({'FATALITIES': 'sum', 'INJURED': 'sum'})

Answer 2

您要转换为数字的函数似乎太复杂了，您是否尝试过以下操作：

df_2['FATALITIES'] = df_2['FATALITIES'].astype(int)

您也可以在INJURED列中执行此操作，如果没有错误，则groupby操作应该可以正常工作。

尝试在熊猫中使用汇总和函数

2 个答案: