Groupby 跟随系列答案

【问题标题】：Groupby follow by seriesGroupby 跟随系列
【发布时间】：2019-10-23 11:29:32
【问题描述】：

df.Last_3mth_Avg.isnull().groupby([df['ShopID'],df['ProductID']]).sum().astype(int).reset_index(name='count')

上面的代码帮助我通过 shopid 和 productid 查看空值的数量。问题是df.Last_3mth_Avg.isnull()变成了一个系列，之后怎么用groupby([df['ShopID'],df['ProductID']])？

【问题讨论】：

pd.Series.Groupby 。见文档。
添加一些上下文，上面的结构允许你使用Series.GroupBy.sum，它在cython中实现并且非常快。这被问了很多，所以你可以在这里看到一些简单的时间差异：stackoverflow.com/questions/57995951/…

【解决方案1】：

你应该先过滤你的df：

df[df.Last_3mth_Avg.isnull()].groupby(['ShopID','ProductID']).agg('count')

【讨论】：

【解决方案2】：

groupby有两种使用方式：

常见的方法是在数据框上使用，因此您只需在 by= 参数中提及列名

第二种方法是应用在一个系列上，但在by= 参数中使用相同大小的系列。当您想对特定列进行转换并在同一行中使用 groupby 时，这很少使用并且很有帮助所以，上面的代码行应该可以工作

【讨论】：