[py]pandas数据统计学习
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了[py]pandas数据统计学习相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
pandas.core.base.DataError: No numeric types to aggregate错误规避
我没有去解决这个问题, 而用填充0规避了这个问题
统计 聚合
d = [
{'cur': 1, 'next': 2, 'avgtime': None, 'callcount': None},
{'cur': 2, 'next': 3, 'avgtime': None, 'callcount': None},
{'cur': 2, 'next': 4, 'avgtime': None, 'callcount': None},
{'cur': 1, 'next': 2, 'avgtime': None, 'callcount': None},
{'cur': 2, 'next': 3, 'avgtime': None, 'callcount': None},
{'cur': 2, 'next': 4, 'avgtime': None, 'callcount': None},
{'cur': None, 'next': 4, 'avgtime': None, 'callcount': None},
]
df = pd.DataFrame(d, dtype='int')
df.groupby(["cur", "next"], as_index=False).mean()agg函数
使用这种聚合会卡到这个bug
pandas.core.base.DataError: No numeric types to aggregate错误规避
import pandas as pd
d = [
{'cur': 1, 'next': 2, 'avgtime': None, 'callcount': None},
{'cur': 2, 'next': 3, 'avgtime': None, 'callcount': None},
{'cur': 2, 'next': 4, 'avgtime': None, 'callcount': None},
{'cur': 1, 'next': 2, 'avgtime': None, 'callcount': None},
{'cur': 2, 'next': 3, 'avgtime': None, 'callcount': None},
{'cur': 2, 'next': 4, 'avgtime': None, 'callcount': None},
{'cur': None, 'next': 4, 'avgtime': None, 'callcount': None},
]
df = pd.DataFrame(d, dtype='int')
g = df.groupby(["cur", "next"], as_index=False)
res = g.agg(
{
'avgtime': 'sum',
'callcount': 'mean',
}
)
以上是关于[py]pandas数据统计学习的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
pandas GroupBy上的方法apply:一般性的“拆分-应用-合并”