Question

我有要按城市和日期分组的数据（单独的列），并使用剩余的列计算新值。更具体地说，其他列是按种族划分的6个种族的人数。因此，我有8列，两列分组，而我想总结6列。我想通过计算熵来总结它们每个城市日。

但是，城市和日期是字符串，而我的熵函数不喜欢这样。当分组列为int64时，它可以工作。我曾尝试将city和day列转换为虚拟变量，但错误仍然存在。

下面是从this post借用的示例，它使用了我的有效函数。

# The function
def newEntropy(x):
    A = x

    pA = A / A.sum()
    Shannon2 = -np.nansum(pA * np.log2(pA))

    return Shannon2

# Make fake data
df = pd.DataFrame(np.random.rand(20,5), columns=list('abcde'))
df['group'] = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5]
df['group2'] = [6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10, 10, 10]

# Works
df.groupby(['group', 'group2']).apply(newEntropy)

# Having an index column that is a string causes failure
df['group2'] = df['group2'].astype('str')
df.groupby(['group', 'group2']).apply(newEntropy)

我需要弄清楚如何使newEntropy起作用。似乎应该忽略分组列，但事实并非如此。我也不想将'group2'转换为int64，因为在我的真实数据中它是'YYYY-MM-DD'。我的数据等效于“ group1”也是一个国家/地区名称，我更喜欢保留为字符串。

我应该说我可以创建一个新的数据框，它是我想要的分组，然后对其应用newEntropy。拥有一些更简洁的东西会很不错，感觉应该会更容易。

Answer 1

在apply之后，function groupby的具体列如何邻接

df.groupby(['group', 'group2'])[list('abcde')].apply(newEntropy)
Out[191]: 
group  group2
0      6         6.057044
       7        -0.000000
1      7         4.485942
2      7         4.879091
       8         3.727744
       9        -0.000000
3      9         4.751447
4      9        -0.000000
       10        8.993928
5      10        4.191522
dtype: float64

熊猫，将自定义函数应用于按字符串索引分组的数据

1 个答案: