为啥 df.cumsum() 给出 ValueError: Wrong number of items passed, placement 意味着 1

Posted 2023-03-27

【中文标题】为啥 df.cumsum() 给出 ValueError: Wrong number of items passed, placement 意味着 1

【英文标题】：Why is df.cumsum() giving ValueError: Wrong number of items passed, placement implies 1为什么 df.cumsum() 给出 ValueError: Wrong number of items passed, placement 意味着 1

【发布时间】：2020-02-16 00:11:01

【问题描述】：

我想根据每个组中每个金额的总和创建一个名为 total_amount 的新列。我希望最终的数据集看起来像下面的集合。

公司 |金额 |总金额

公司 1 | 10000 | 10000

公司 1 | 20000 | 30000

公司 1 | 30000 | 60000

公司 2 | 10000 | 10000

公司 2 | 20000 | 30000

公司 3 | 10000 | 10000

公司 4 | 10000 | 10000

公司 4 | 20000 | 20000

公司 5 | 10000 | 10000

公司 5 | 20000 | 30000

公司 5 | 30000 | 60000

公司 5 | 40000 | 100000

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我运行了这段代码

 df['total_amount'] = df.groupby('company').cumsum()

它工作了一段时间，但是当我试图改变它的位置以使我的代码更具可读性时，它开始给我 KeyError "total_amount" 和上面列出的值错误。我做错了什么？

【参考方案1】：

表示cumsum 返回超过 1 列。换句话说，df.groupby('company').cumsum() 在DataFrameGroupby 对象上调用cumsum，所以它返回一个数据帧。如果返回的数据框只有 1 列，则分配仍然有效。但是，如果返回的数据框有 2 列或更多列，它将因上述错误而失败。我怀疑你的第一次运行返回 1 列数据框，所以它起作用了。但是，第一次运行创建了一个额外的列。在下一次运行时，它返回 n 列数据帧，因此分配失败。

试试这个来修复你的错误：

df['total_amount'] = df.groupby('company')['amount'].cumsum()

【讨论】：

你是对的，我不知道我可以用括号指定另一列。感谢您的帮助！