我今天在學習使用pandas library，遇到了這個我無法完全理解的錯誤。這是我使用的數據框。 name kda combat econ0 Austin 1.45 270.0 678 Austin 1.70 300.0 904 Justin 1.36 230.0 5011 Justin 1.50 270.0 601 Kevin 1.40 230.0 556 Kevin 1.00 100.0 1203 Matt 1.00 180.0 659 Matt 1.40 280.0 702 Nick 2.10 360.0 877 Nick 2.50 340.0 885 Will 1.20 185.0 4510 Will 1.60 260.0 75我試圖獲得平均戰斗分數大于 250 的 name 和 kda 列，我試圖通過這樣做來實現temp = df.groupby('name').mean()temp = temp[temp['combat'] > 250]print(temp['name', 'kda'])但它返回了這個關鍵錯誤KeyError: "['name'] not in index"有人可以解釋為什么我不能從這些臨時數據框中獲取列嗎？還是我的代碼做錯了什么？幸運的是我的朋友幫助了我，我可以通過temp = df.loc[df['combat'] > 250, ['name','kda']]print(temp.groupby('name').mean())這是給的訣竅 kdaname Austin 1.575Justin 1.500Matt 1.400Nick 2.300Will 1.600先感謝您
2 回答
當年話下
TA貢獻1890條經驗 獲得超9個贊
當您執行 a 時groupby("col_name")，默認行為是 pandas 將 the 設置col_name為索引
在您的情況下，您可以將名稱設置為數據幀索引
您可以使用
temp = df.groupby('name').mean()
temp = temp[temp['combat'] > 250]
print(temp['kda'])
得到你想要的結果（它會返回一個系列）
另一種選擇是as_index=False與 groupby 一起使用
groupby('col_name', as_index=False)
這將返回一個以“名稱”作為列的數據框，您的第一個解決方案將起作用
看看中間步驟，你就會明白發生了什么
皈依舞
TA貢獻1851條經驗 獲得超3個贊
替代答案。
.reset_index().groupby()可以在下面的代碼中使用。此外，在打印時，如果需要打印兩列以上，您可能需要添加[[]]而不是。[]
# Import libraries
import pandas as pd
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame({
'name': ['Austin','Austin','Justin','Justin','Kevin','Kevin',
'Matt','Matt','Nick','Nick','Will','Will'],
'kda': [1.45,1.70,1.36,1.50,1.40,1.40,1.0,1.30,2.10,2.50,1.20,1.60],
'combat':[270.0,300.0,230.0,270.0,230.0,100.0,180,280,360,340,185,260],
'econ':[67,90,50,60,55,120,65,70,87,88,45,75]
})
# Groupby (copy pasted code from question and modified)
temp = df.groupby('name').mean().reset_index()
temp = temp[temp['combat'] > 250]
print(temp[['name', 'kda']])
輸出
name kda
0 Austin 1.575
4 Nick 2.300
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