如何在groupby中包含Pandas DataFrame中不存在的列
在Pandas中，使用groupby函数可以对DataFrame进行分组操作。当在groupby中包含Pandas DataFrame中不存在的列时，会抛出KeyError异常。
要解决这个问题，可以采取以下几种方法：
- 确保在groupby中包含的列存在于DataFrame中：在进行groupby操作之前，先检查DataFrame中是否存在需要的列。可以使用DataFrame的columns属性获取所有列名，然后再进行groupby操作。
- 使用subset参数进行筛选：在进行groupby操作时，可以使用subset参数指定需要的列，这样就可以避免包含不存在的列。subset参数接受一个列表，列表中的元素为需要的列名。
- 使用try-except语句处理异常：在进行groupby操作时，可以使用try-except语句捕获KeyError异常，并进行相应的处理。可以输出提示信息或者执行其他操作。
下面是一个示例代码，演示了如何在groupby中包含Pandas DataFrame中不存在的列：
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [1, 1, 2, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)
# 检查需要的列是否存在
columns = df.columns
groupby_columns = ['A', 'C'] # 假设'C'列不存在
for col in groupby_columns:
if col not in columns:
print(f"列'{col}'不存在于DataFrame中")
# 使用subset参数进行筛选
try:
df.groupby(subset=['A', 'C'])
except KeyError as e:
print(f"列'{e.args[0]}'不存在于DataFrame中")
# 使用try-except语句处理异常
try:
df.groupby(['A', 'C'])
except KeyError as e:
print(f"列'{e.args[0]}'不存在于DataFrame中")
# 其他处理逻辑希望以上解答能够帮助到您。如果需要了解更多关于Pandas和数据处理的知识，可以参考腾讯云的数据分析产品TDSQL，它提供了高性能、高可用的云数据库服务，支持SQL查询和数据分析。详情请访问：TDSQL产品介绍。
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感谢您的阅读。很抱歉，我相信这是一个简单的问题要回答。
我有一些数据
df:
Entry Found
0 Dog [1,0]
1 Sheep [0,1]
2 Cow "No Match"
3 Goat "No Match"
我想返回一个新的dataframe，它只包含在No Match列中包含Found的条目(并保持其索引顺序)，即：
输出：
Entry Found
0 Cow "No Match"
1 Goat "No M
浏览 0提问于2016-12-20得票数 3
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我有一个Pandas DataFrame，包含几个分类变量。例如：
import pandas as pd
d = {'grade':['A','B','C','A','B'],
'year':['2013','2013','2013','2012','2012']}
df = pd.DataFrame(d)
我想将其转换为具有以下属性的MultiIndex DataFrame：
浏览 4提问于2017-12-28得票数 3
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我得到了pandas的数据帧，如下所示：enter image description here 根据省份，有多个针对澳大利亚的列，这些列的标题是澳大利亚、澳大利亚1、澳大利亚2等等。美国、英国或加拿大等其他国家也是如此。我希望每个国家都只有一个专栏。例如，我希望有一个名为Australia的列，其中包含每个省份的值的总和，并且我希望避免重复的列名。如何在Python中使用pandas dataframe完成此操作？
浏览 33提问于2020-12-12得票数 2
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我正在使用from_pandas()函数从熊猫数据帧创建一个dask数据帧。当我尝试使用方括号[ ]从dask dataframe中选择两列时，我得到了一个KeyError。 根据dask文档，dask dataframe支持像pandas dataframe一样的方括号列选择。 # data is a pandas dataframe
dask_df = ddf.from_pandas(data, 30)
data = data[dask_df[['length', 'country']].apply(
lambda x: myfun
浏览 67提问于2019-10-04得票数 1
Pandas DataFrame包含名为"date"的列，该列包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组：
data.groupby(data['date'])
但是，这将按datetime值拆分数据。我想按“日期”列中存储的年份对这些数据进行分组。展示了如何在将时间戳用作索引的情况下按年分组，但在我的例子中并非如此。
如何实现此分组？
浏览 1提问于2012-07-09得票数 94
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pandas.Series groupby方法使按另一个系列进行分组成为可能，例如：
data = {'gender': ['Male', 'Male', 'Female', 'Male'], 'age': [20, 21, 20, 20]}
df = pd.DataFrame(data)
grade = pd.Series([5, 6, 7, 4])
grade.groupby(df['age']).mean()
但是，通过使用两列，此方法不适用于组：
grade.groupby(
浏览 4提问于2019-12-02得票数 0
2回答
我有以下的dataframe (下面三个示例列)：
import pandas as pd
array = {'25.2': [False, True, False], '25.4': [False, False, True], '27.78': [True, False, True]}
df = pd.DataFrame(array)
25.2 25.4 27.78
0 False False True
1 True False False
2 False True True
我想
浏览 0提问于2021-08-06得票数 0
回答已采纳
假设我有一个带有两列的Pandas DataFrame : 1) user_id，2)步骤(其中包含给定日期的步骤数)。现在，我要计算前一个度量中的步骤数和步骤数之间的差异(在我的DataFrame中，度量保证是有序的)。
因此，这基本上可以归结为在我的DataFrame中附加一个额外的列，其中此数据帧的行值与这一行中的列'steps‘的值相匹配，减去上面行中的'steps’列的值(如果这是第一行的话)。更复杂的是，我希望计算每个user_id的这些差异，因此我希望确保不减去具有不同user_id的两行的步骤值。
有人知道如何用Python2.7和Panda完成这个任务吗？
举
浏览 2提问于2015-01-23得票数 0
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给定一个DataFrame，例如
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [700, 700, 600, 600, 600]}
如何通过包含每一行的出现的列来扩展它？以至于它最终变成了
df_ext = pd.DataFrame({
'a': [700, 700, 600, 600, 600],
'Occurrence': [ 2, 2, 3, 3, 3]
})
添加列并不是一个问题，而是如何获得出现列表。
浏览 4提问于2022-01-29得票数 -1
2回答
如何在Pandas中组合文本行
、、、、
我有一个包含两列的表，我希望将具有相同id的文本组合在一起
import pandas as pd
df = DataFrame({'id':[101453,101465,101478,101453,101465,101465], 'text' :['this','is','a','test','string','one']})
我需要这样的结果：
df = DataFrame({'id':[101453,101465,101478], 'te
浏览 0提问于2016-10-26得票数 4
我有一个pandas数据框，它的一个列包含一些字符串。我想根据字数将该列拆分成未知数量的列。 假设我有DataFrame df： Index Text
0 He codes
1 He codes well in python
2 Python is great language
3 Pandas package is very handy 现在，我想将text列划分为多个列，每个列包含2个单词。 Index 0 1 2
0
浏览 17提问于2020-06-29得票数 3
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我有一个包含一些值的Pandas DataFrame，我想根据date列对这些值进行求和。 DataFrame如下所示： ? 当我运行pandas.DataFrame.groupby(['date']).sum()时，我会得到 ? 正如您所看到的，这不是我想要的结果，因为我希望将所有列相加，而不仅仅是polarity和subjectivity。 有没有人知道为什么它只总结这两个，我如何才能得到想要的结果？ 谢谢。
浏览 5提问于2019-04-05得票数 0
回答已采纳
以前，我可以将excel文件作为df文件读取到python中，其中包含一个名为date的列，格式类似于2011-02-01，我希望获得每个日期的季度，并按季度的数据分组。我已经向df中添加了一个名为quarter的列，但是当我尝试
df.groupby('quarter')
它向我展示了
No axis named quarter for object type class'pandas.core.frame.DataFrame'
有没有可能做我想做的事情？或者有其他方法可以做到这一点吗？
浏览 0提问于2016-05-23得票数 0
例如，如果我有一个由100行/4列组成的DataFrame，我如何创建5个分别由20行/4列组成的新DataFrames呢？ 也就是说，如果原始DataFrame的任意列包含列表[0, 1, 2, 3, ..., 98, 99]，我如何创建5个新的DataFrames，使得第一个DataFrame的任意列包含列表[0, 1, 2, ..., 9]，第二个DataFrame的任意列包含列表[10, 11, 12, ..., 19]，依此类推？ 我尝试使用由单列A组成的DataFrame来保存列表[0, 1, 2, 3, ..., 98, 99]，但是它给了我100个CSV文件，每个文件只有一行
浏览 43提问于2020-07-29得票数 0
回答已采纳
我有一个包含I和代码的pandas数据帧，它们的类型是list： df = pd.DataFrame({'ID': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4], 'Code': [['A', 'B'], ['A', 'B'], ['A', 'B', 'C'],
['A'], ['A'], ['A', 'C'], ['D', &
浏览 27提问于2020-11-24得票数 0
原始数据文件：
from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
%pylab inline
df=pd.read_csv('NYC_Restaurants.csv', dtype=unicode)
我使用掩码隔离所需的行(列中只发生一次的行)。
mask = df['DBA'].value_counts()[df['DBA'].value_counts() == 1]
产生预期的结果。
但是，使用df[mask]会产生一个奇怪的数据格式，第一列多次重复；相反，只返回只包
浏览 4提问于2016-07-24得票数 0
回答已采纳
这是问题的扩展：here 我正在尝试向grouby中添加一个额外的列： # Import pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
# data
data = [['tom', 10,2,'c',100,'x'], ['tom',16 ,3,'a',100,'x'], ['tom', 22,2,'a',100,'x'],
['matt', 10,1,
浏览 31提问于2020-07-11得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一只熊猫DataFrame的表格：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1,2,3,4,5,6],
'b': [0,1,0,1,0,1]
})
我希望将数据按'b‘的值分组，并添加新的列'c’，其中包含每个组的滚动和'a‘，然后将所有组重新组合回包含'c’列的未分组DataFrame。我已经知道了：
for i, group in df.groupby('b'):
group['c'] = group.a.roll
浏览 1提问于2016-11-28得票数 1
回答已采纳
2回答
我需要通过datetime列和另一个str(object)列来转换一个dataframe，以便按组应用函数，并将结果分配给组的每个行成员。我理解，但不能同时为这两个条件创建一个pandas.Grouper。因此：
如何在多列上使用pandas.Grouper？
浏览 6提问于2018-09-05得票数 16
回答已采纳
我一直在玩pandas数据帧中的聚合。考虑以下数据帧： df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7,8],
'batch':['q','q','q','w','w','w','w','e'],
'c':[4,1,3,4,5,1,3,2]}) 我必须对batch列进行聚合，对列a使用mean，对列c使用min。我使用以下方法进
浏览 21提问于2020-09-05得票数 0
回答已采纳
正在尝试从groupby计算创建新列。在下面的代码中，我为每个日期获得了正确的计算值(请参阅下面的组)，但是当我尝试使用它创建一个新列(df['Data4'])时，我得到的是NaN。因此，我尝试在数据帧中创建一个新列，其中包含所有日期的Data3和，并将其应用于每个日期行。例如，2015-05-08在2行中(总数为50+5 = 55)，在这一新列中，我希望这两行都有55行。
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame
df = pd.DataFrame({
'Date&
浏览 4提问于2015-05-15得票数 114
1回答
我在python 2.7.9的pandas 0.18.0中工作。
获取一个示例DataFrame并按几列分组，然后对不同的列求和以得到结果，如下所示：
>>> df = pandas.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[1,2,9]], columns=['a','b','c'])
>>> print df
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 1 2 9
>>> df.groupby(['a','b']
浏览 10提问于2016-07-29得票数 4
我需要计算pandas DataFrame中整行的出现次数。 例如，如果我有一个数据框： A = pd.DataFrame([['a','b','c'],['b','a','c'],['a','b','c']]) 预期结果应该是： 'a'，'b'，'c‘：2 'b'，'a'，'c‘：1 value_counts仅统计一系列(一列)中一个元素的出现次数 我可以创建一个新列，
浏览 133提问于2021-08-03得票数 1
回答已采纳
我试图将只包含字母的单词提取到新的列中，任何包含数字的单词都提取到不同的列中。
期望输出：
query words_only contains_number
0 Nike Air Max 97 Nike Air Max 97
1 Adidas NMD-R1 Adidas NMD-R1
2 Nike Air Max 270 Nike Air Max 270
我尝试过的：
我在这里看到了一些答案，但这并不完全是我所需要的。
最小可重现性示例：
# Import p
浏览 10提问于2022-11-18得票数 0
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我有一个pandas多索引DataFrame，我想计算它在特定索引级别上的分位数。最好用一个例子来解释。
首先，让我们创建DataFrame：
import itertools
import pandas as pd
import numpy as np
item = ('A', 'B')
item_type = (0, 1, 2)
location = range(5)
idx = pd.MultiIndex.from_tuples(list(itertools.product(item, item_type, location)),names=('
浏览 5提问于2016-04-07得票数 5
3回答
我有一款Pandas Dataframe，里面装着汽车供销售，我想得到每个品牌最受欢迎的产品，但是我似乎做不到。
我有一个熊猫的数据栏(例如:车辆类型，价格，里程，年份，品牌，型号等)和每个汽车品牌，我想检查哪一个模式发生最多。我试过用一个群，像这样：
popular_models = dataset.groupby('brand').model.value_counts().groupby(level=0).nlargest(1)
但是它返回一个Pandas系列，其中我想要的一些数据存储在索引中，它还添加了一个重复的列，对我来说没有任何意义。
我想要一个包含3列的DataFr
浏览 1提问于2019-01-15得票数 2
回答已采纳
我想以一个简单的数据帧为例，根据另一列("name“列)中的值，将一列(" value”列)求和成组。在那之后，我想得到"value“列的平均值
In [1]: import pandas
In [2]: df = pandas.DataFrame(data = [{'name': 'a', 'val': 1}, {'name': 'b', 'val': 2}, {'name': 'b', 'val': 4}])
In [3
浏览 5提问于2021-03-03得票数 0
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我有一个pandas dataframe，它的标题id，n和t包含重复的id，在调用groupby和size()之后，在给定计数的情况下生成了没有标题的额外列如何添加与第4列值的值相关联的额外列标题‘below.Now’，使其变为'id'，'n'，'t'，'count‘
id %n%t
7 2 Y 4
7 2 N 6
8 3 Y 2
8 9 N 3
9 1 Y 5
9 6 N 7
浏览 1提问于2015-11-14得票数 0
目标:获取一个DataFrame，按该DataFrame两列分组，计算第三列的加权平均值，然后返回一个DataFrame。在下面的Reprex中需要进行哪些调整？ ## REPREX
import pandas as pd
import numpy as np
# Turn into DataFrame
md = {"group1": ["A", "A", "B", "B", "A"],
"group2": [1, 0, 1, 1, 1],
"v
浏览 98提问于2020-10-14得票数 2
回答已采纳
3回答
我不是Pandas方面的专家，但我想知道是否有一种pythonic方法将Pandas中的系列转换为列标题，其中包含“1”和“0”数组的数据。
我有以下DataFrame：
df1 = pd.DataFrame({'x':[254,300,300,300,850,850,1000],
'y':[57,12,34,45,8,45,9]})
x和y是大小相同的向量，我希望"x“作为索引，"y”中的值是列标题，"0“和"1”表示x行中y值的存在/缺失，因此我的转换后的DF看起来或多或少如下：
浏览 3提问于2014-10-17得票数 1
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我有一个包含两列的dataframe。一列包含不同的类别，另一列包含值。
import pandas as pd
data={"category":["Topic1","Topic2","Topic3","Topic2","Topic1","Topic3"], "value":["hello","hey","hi","name","valuess","python"]}
浏览 3提问于2018-07-25得票数 3
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对包含2列的DataFrame的2列进行分组将使这些列保持为列：
>>> df = pandas.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6]})
>>> df
a b
0 1 4
1 2 5
2 3 6
[3 rows x 2 columns]
>>> df.groupby(['a','b']).agg(sum)
a b
a b
1 4 1 4
2 5 2 5
3 6 3 6
[3 rows
浏览 0提问于2015-06-02得票数 2
6回答
我不知道该怎么办.我有一列'Status‘和另一列'MultiID’。我试图删除具有相同MultiID的所有行，但前提是它包含状态'B‘。
import pandas as pd
# initialise data of lists.
data = {'Status':['A', 'B', 'A', 'C', 'C', 'A', 'B', 'A'],
'MultiID': [1, 1, 2, 2, 2, 3,
浏览 0提问于2022-01-28得票数 0
我有以下数据帧： # Import pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
# data
data = [['tom', 10,2,'c',100,'x'], ['tom',16 ,3,'a',100,'x'], ['tom', 22,2,'a',100,'x'],
['matt', 10,1,'c',100,'x'
浏览 20提问于2020-07-11得票数 0
回答已采纳
我使用了一个简单的'groupby‘来压缩Pandas数据帧中的行： df = df.groupby(['col1', 'col2', 'col3']).sum() 在新的DataFrame 'df‘中，'groupby’函数中使用的三列现在在索引中是固定的，并且不再是列索引0、1和2-以前的列索引4现在是列索引0。 如何阻止这种情况发生/将三个“groupby”列与原始数据一起重新包含？
浏览 12提问于2021-04-28得票数 2
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我有一个包含数据的巨大CVS文件，我需要以非常具体的方式按列总结单元格。
我的DataFrame是：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'country': ['Brazil','Brazil','Brazil','Brazil','Brazil','Brazil','Chile'], 'city': ['Salvador','Salvador','Teresina&#
浏览 1提问于2020-09-26得票数 0
回答已采纳
给出以下示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar','foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B' : np.random.randint(0,100,8)})
我现在要做的是向dataframe
浏览 4提问于2018-01-08得票数 2
回答已采纳
我有一个包含A、B和C列的pandas dataframe。我想将这些列(就像r中的tidyverse中的unite )合并为一列D，文本用逗号分隔。所有列都包含一些空值。 我做了以下工作： import pandas as pd
dfm = pd.DataFrame({ 'A': ['apple', '', ''],
'B': ['', 'orange', 'grape'],
浏览 41提问于2019-12-04得票数 0
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我有下面的例子pandas DataFrame：
df = pd.DataFrame({"list": [[a, b, c], [a, c, d], [c]],
"count": [3, 5, 1]})
我希望输出一个字典，该字典包含列表元素(a、b、c、d)作为键，并将lists列中元素的所有count值之和作为值。我的示例输出如下所示：
{"a": 8, "b": 3, "c": 9, "d": 5}
我尝试将count列压缩到lists列，然后为list和
浏览 1提问于2021-10-06得票数 0
我有下面的dataframe
import pandas as pd
dt = pd.DataFrame({'start_date': ['2019-05-20', '2019-05-21', '2019-05-21'],
'end_date': ['2019-05-23', '2019-05-24', '2019-05-22'],
'reg': [&#
浏览 1提问于2019-07-26得票数 2
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我有一个包含bool类型列的数据框。我想使用pandas的groupby和agg函数来获取每个id的True值的数量。我已经做过很多次了，但是结果列的类型似乎取决于数据框。下面是一个示例：
import pandas as pd
d = {'id': [1, 1, 2, 3], 'bool': [True, False, False, True]}
df = pd.DataFrame(data=d)
print(df.groupby(['id']).agg({'bool': 'sum'}))
我从这段代码
浏览 0提问于2020-04-03得票数 1
在尝试调试groupby函数应用程序时，我使用一个虚拟函数来为每个组“查看传递给函数的内容”的。当然，我在玩游戏：
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0) # so we can all play along at home
categories = list('abc')
categories = categories * 4
data_1 = np.random.randn(len(categories))
data_2 = np.random.randn(len(categories))
df
浏览 5提问于2013-12-19得票数 6
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我有一个包含TIME_IN和TIME_OUT列的DataFrame (日期时间到第二个)。我想要一个新的DF和持续时间(TIME_OUT - TIME_IN)的日期。每天从早上5点到5点，所以我也做了相应的调整。 这是一个自学Pandas的小型项目的一部分，但我的下一个应用程序将涉及更多，所以效率对我来说是关键。 我尝试了两种方法(resample和groupby)，但这两种方法都有相同的问题:时间增量持续时间列不求和。 df["DATE"] = pd.to_datetime((df["TIME_IN"]
浏览 63提问于2019-10-12得票数 0
1回答
给出了两栏熊猫的资料：
import pandas as pd
df = {'word': ['replay','replayed','playable','thinker','think','thoughtful', 'ex)mple'],
'root': ['play','play','play','think','think','think'
浏览 3提问于2022-01-31得票数 1
回答已采纳
2回答
dataframe是query.when groupby之后的一个空df，引发运行时警告，然后获得另一个没有columns.How的空数据raise来保留列？
df = pd.DataFrame(columns=["PlatformCategory","Platform","ResClassName","Amount"])
print df
结果：
Empty DataFrame
Columns: [PlatformCategory, Platform, ResClassName, Amount]
Index: []
然后分组讨论
浏览 5提问于2017-09-07得票数 9
回答已采纳
3回答
我刚开始使用pandas库，我还不习惯使用dataframe。我尝试使用dataframe1中的列值将列添加到dataframe1中，将该值用作dataframe2的索引，并获取相应的值
我有两个数据帧：
df1 = pandas.DataFrame({'customer' : pd.Series([28, 28, 29, 30],
index=['0', '1', '3', '4']),
&#
浏览 2提问于2018-06-14得票数 0
如何根据pandas dataframe中'one‘列的项目对'two’列中的值求和： df = pd.DataFrame({'One': ['A', 'B', 'A', 'B'], 'Two': [1, 5, 3, 4]})
out[1]:
One Two
0 A 1
1 B 5
2 A 3
3
浏览 7提问于2019-03-02得票数 0
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import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'id':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11],
'text': ['abc','zxc','qwe','asf','efe','ert','poi','wer','eer','poy','wqr']})
我有一个包含列的DataFrame：
id text
1 a
浏览 5提问于2017-04-17得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个数据帧，它要求列的子集具有具有多个值的条目。下面是一个包含“runtime”列的dataframe，其中包含程序在各种条件下的运行时：
df = [{"condition": "a", "runtimes": [1,1.5,2]}, {"condition": "b", "runtimes": [0.5,0.75,1]}]
df = pandas.DataFrame(df)
这就形成了一个数据帧：
condition runtimes
0 a [1,
浏览 0提问于2014-11-08得票数 8
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3回答
我有下一个问题:我在pandas中有一个dataframe，它有一个属性‘feature’和另一个属性'VOTES‘。“‘VOTES”是数字，“features”是在数据帧中重复的字符串。我想要根据特征分组，并将投票的值相加，以获得下一个结果：
Dataframe最初：
+----------+---------+
| features | VOTES |
+----------+---------+
| A | 4 |
+----------+---------+
| V | 3 |
+----------+---------+
浏览 0提问于2018-10-10得票数 0
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