如何将分位数应用于pandas groupby对象？

2019年8月4日 343次阅读

我有一个叫做分组的pandas groupby对象.我可以使用groups.mean()和其他简单的函数来工作,但我无法使groups.quantile()工作.尝试运行grouped.quantile()时出现以下错误：

ValueError: ('invalid literal for float(): groupA', u'occurred at index groups')

我正在按文本标签进行分组,所以我不确定为什么函数会尝试将其转换为float.它应该使用每组中的浮点数来计算分位数.有人可以帮助指出我做错了什么吗？

最佳答案 看起来像quantile()不会忽略讨厌的列,并试图找到文本列的分位数.这是一个简单的例子：

In [75]: df = DataFrame({'col1':['A','A','B','B'], 'col2':[1,2,3,4]})

In [76]: df
Out[76]:
  col1  col2
0    A     1
1    A     2
2    B     3
3    B     4

In [77]: df.groupby('col1').quantile()
ValueError: ('could not convert string to float: A', u'occurred at index col1')

但是,当我只对数字列进行子集时,我得到：

In [78]: df.groupby('col1')['col2'].quantile()
Out[78]:
col1
A       1.5
B       3.5
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