Python Pandas groupby() 函数报错原因及解决方法

在使用 Python Pandas 库的 groupby() 函数对 DataFrame 进行分组操作时，可能会遇到一些错误。本文将介绍一些常见的错误原因和解决方法。

错误原因及解决方法：

创建 DataFrame 时列名语法错误
- 在创建 DataFrame 时，使用了错误的语法来指定列名。应该使用等号（=）而不是减号（-）。
- 正确语法： data = pd.DataFrame(arr, columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
输出语句中多余的逗号和引号
- 输出语句中有一处多余的逗号（,）和引号（'）。应该将逗号和引号去掉。
- 正确输出语句： print('初始数据为：\n', data) 和 print('按e列分组的结果为：', group)
输出分组结果的类型时使用中文引号
- 在输出分组结果的类型时，使用了中文的引号（“），应该使用英文的引号（"）。
- 正确输出语句： print('分组结果的类型为：', type(group))
输出分组结果时缩进不正确
- 输出按e列分组后的每一组的结果时，缩进不正确。应该将缩进修正为4个空格。
- 正确输出语句：
```
print('按e列分组后的每一组的结果为：')
for g in group:
    print(g)
```
计算分组统计结果时变量名错误
- 在计算按e列分组再按a列统计平均值的结果和按e列分组再按b列统计最大值的结果时，变量名有错误。正确的变量名为data_result1和data_result2，而不是data _result1和data_result2。
添加新列时使用中文引号
- 在添加新列时，使用了中文的引号（“），应该使用英文的引号（"）。
- 正确代码： data['a列数字等级'] = pd.cut(data['a'], bins=[6, 10, 28], labels=['6+', '18+'])

修正后的代码：

import numpy as np
import pandas as pd

arr = np.arange(1, 17).reshape(4, 4)
data = pd.DataFrame(arr, columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
data['e'] = ['A', 'B', 'B', 'A']

print('初始数据为：\n', data)

group = data.groupby(by='e')
print('按e列分组的结果为：', group)
print('分组结果的类型为：', type(group))

print('按e列分组后的每一组的结果为：')
for g in group:
    print(g)

data_result1 = data.groupby(by='e')['a'].mean()
data_result2 = data.groupby(by='e')['b'].max()
print('按e列分组再按a列统计平均值的结果为：\n', data_result1)
print('按e列分组再按b列统计最大值的结果为：\n', data_result2)

data['a列数字等级'] = pd.cut(data['a'], bins=[6, 10, 28], labels=['6+', '18+'])
print(data)

总结

在使用 Python Pandas 库时，需要注意代码语法和格式，避免出现错误。本文列举了一些常见的错误原因和解决方法，希望能够帮助您更好地使用 groupby() 函数。