Pandas Group By 不分组答案

【问题标题】：Pandas Group By does not groupPandas Group By 不分组
【发布时间】：2021-03-25 14:18:23
【问题描述】：

这段代码

print(loc_coverage)
loc_coverage2 = loc_coverage.groupby('date').min()
print(loc_coverage2)

产生这个输出

date  location_coverage
0  2021-03-25              22.38
1  2021-03-25              22.38
2  2021-03-25              22.38 

            location_coverage
date                         
2021-03-25              22.38
2021-03-25              22.38

我原以为只有一排。为什么日期值没有分组？

日期是一个 datetime.date 对象，我检查过没有重复。

【问题讨论】：

如果日期是一个字符串，它可能有尾随空格..检查一下
我猜有一些空间，之前
请不要发布代码、数据或 Tracebacks 的图像。将其复制并粘贴为文本，然后将其格式化为代码（选择它并输入ctrl-k）...Discourage screenshots of code and/or errors...Why not upload images of code on SO when asking a question?...You should not post code as an image because:...
How to make good reproducible pandas examples
那么可以测试print(loc_coverage['date'].unique()) 吗？

标签： python pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

做完之后

loc_coverage.head().to_dict()

我意识到问题是我的日期列中并非所有值都属于同一类型

{'date': {0: '2021-03-25', 1: '2021-03-25', 2: datetime.date(2021, 3, 25)},
 'location_coverage': {0: 22.38, 1: 22.38, 2: 22.38}}

【讨论】：

【解决方案2】：

import pandas as pd
import datetime


list_value = [[datetime.date(2021, 3, 25), 22.38], [datetime.date(2021, 3, 25), 22.38], [datetime.date(2021, 3, 25), 22.38]]


df = pd.DataFrame(list_value, columns = ['date', 'loc_coverage'])

df1 = df.groupby(by = 'date')['loc_coverage'].agg(['describe'])
df2 = df.groupby(by = 'date')['loc_coverage'].agg(['min'])
df3 = df.groupby(by = 'date')['loc_coverage'].min()

print('==== Original ====')
print(df)
print()
print('==== Mode 1 ====')
print(df1)
print()
print('==== mode 2 ====')
print(df2)
print()
print('==== mode 3 ====')
print(df3)

【讨论】：