对于 Pandas 上的每个循环，每个类别答案

【问题标题】：For each loop on Pandas, each category对于 Pandas 上的每个循环，每个类别
【发布时间】：2019-10-10 13:15:17
【问题描述】：

我有一个问题。

我有一张这样的桌子

TAC | Latitude | Longitude
1 | 50.4 | -1.5

在 Pandas 中，我想说：

对于每个 TAC，给我一个经纬度压缩列表（每个 TAC 可以有很多行）。

我尝试了以下类似的方法，但我做错了！你能帮忙吗？

df1['coordinates'] = list(zip(df1.Lat, df1.Long))
new_df = df1.iloc[ : , : ].groupby('TAC').agg(df1['coordinates'])

作为参考，DF1创建如下

df = pd.read_csv('tacs.csv')
df1 = df[['magnet.tac','magnet.latitude', 'magnet.longitude']]
df1.columns = ['TAC','Lat','Long']

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

首先添加usecols参数以避免SettingWithCopyWarning，然后将GroupBy.apply与lambda函数一起使用：

df = pd.read_csv('tacs.csv', usecols=['magnet.tac','magnet.latitude', 'magnet.longitude'])
df1.columns = ['TAC','Lat','Long']

#sample data
print (df1)
   TAC   Lat  Long
0    1  50.4  -1.5
1    1  50.1  -1.4
2    2  50.2  -1.8
3    2  50.9  -1.3

new_df = df1.groupby('TAC').apply(lambda x: list(zip(x.Lat, x.Long))).reset_index(name='coord')
print (new_df)
   TAC                         coord
0    1  [(50.4, -1.5), (50.1, -1.4)]
1    2  [(50.2, -1.8), (50.9, -1.3)]

你的解决方案应该改变：

df = pd.read_csv('tacs.csv')
df1 = df[['magnet.tac','magnet.latitude', 'magnet.longitude']].copy()
df1.columns = ['TAC','Lat','Long']

df1['coordinates'] = list(zip(df1.Lat, df1.Long))
new_df = df1.groupby('TAC')['coordinates'].agg(list).reset_index()

【讨论】：

谢谢。在这两种情况下，我都得到：/Users/keenek1/anaconda3/lib/python2.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1：SettingWithCopyWarning：试图在数据帧的切片副本上设置值。尝试改用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value
@kikee1222 - 问题出在之前的代码中，df1 是如何创建的？
@kikee1222 - 在你的代码中需要.copy()，比如df1 = df[['magnet.tac','magnet.latitude', 'magnet.longitude']].copy()，但最好在这里使用usecols
太感谢了。为什么需要.copy()？
@kikee1222 - 因为它修改了数据副本，请检查this