Pandas groupby 并将函数应用于数字列

Posted 2023-03-11

【中文标题】Pandas groupby 并将函数应用于数字列

【英文标题】：Pandas groupby and apply function to numeric columns

【发布时间】：2019-02-16 03:59:58

【问题描述】：

我正在尝试将 shapiro-wilk 测试应用于我的数据框，该数据框根据两个分类变量分为几组：

df.groupby(['category 1', 'category 2']).apply(stats.shapiro)

这会导致一个错误，指出它无法将字符串转换为浮点数。那里唯一的非数字列是我用来拆分数据框的两个类别。

我该如何解决？

编辑：

示例数据：

cat1    cat2    purchases    sales
A       B       20           25
C       A       30           45
B       B       35           20
A       A       40           50

我想获得每个数字列的 shapiro 统计数据和 p 值，而不必编写每个类别的所有可能组合。

【问题讨论】：

另外，我不能删除非数字列，因为它们被用来分割数据框

尝试以下操作：df.groupby(['cat1', 'cat2'])[['purchases', 'sales']].apply(stats.shapiro)

【参考方案1】：

这应该可行：

df.groupby(['cat1', 'cat2'])['purchases','sales'].apply(stats.shapiro)