ValueError: 操作数无法与形状一起广播 (7410,) (3,)答案

【问题标题】：ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (7410,) (3,)ValueError: 操作数无法与形状一起广播 (7410,) (3,)
【发布时间】：2018-09-03 14:26:44
【问题描述】：

我有一个格式如下的 df：

    Priority Mined_Category           server date_reported  Count Zscore_Volume
1 - Critical   Memory issue        xxxxxx111    2018-07-11      1      nan
1 - Critical   Memory issue        xxxxxx111    2018-08-11      1      nan
1 - Critical   Memory issue        yyyyyy195    2018-07-06      1      1.71
1 - Critical   Memory issue        yyyyyy195    2018-07-08      1      1.71
    2 - High   Memory issue  abcabcabcba1410    2018-08-21      1     nan

我的目标是每当 Priority Mined_Category 和 Server groupby 计数为 1 时将 nan 替换为 100，并在 Priority Mined_Category 和 Server groupby 计数为 >1 时将 nan 替换为 1000

我试过下面的代码：

> df_aggegrate_Volume.loc[(df_aggegrate_Volume.groupby(["Priority","Mined_Category","server"]).count()>1)&(df_aggegrate_Volume['Zscore_Volume'].isnull()) ,"Zscore_Volume"]= -100

但我得到以下错误：

ValueError：操作数无法与形状一起广播 (7410,) (3,)

【问题讨论】：

标签： python pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

需要GroupBy.transform 以返回与原始df 相同大小的Series，由聚合值填充：

m1 = (df_aggegrate_Volume.groupby(["Priority","Mined_Category","server"])["server"]
                         .transform('count')>1)

m2 = df_aggegrate_Volume['Zscore_Volume'].isnull()

df_aggegrate_Volume.loc[m1 & m2 ,"Zscore_Volume"]= -100

print (df_aggegrate_Volume)
       Priority Mined_Category           server date_reported  Count  \
0  1 - Critical   Memory issue        xxxxxx111    2018-07-11      1   
1  1 - Critical   Memory issue        xxxxxx111    2018-08-11      1   
2  1 - Critical   Memory issue        yyyyyy195    2018-07-06      1   
3  1 - Critical   Memory issue        yyyyyy195    2018-07-08      1   
4      2 - High   Memory issue  abcabcabcba1410    2018-08-21      1   

   Zscore_Volume  
0        -100.00  
1        -100.00  
2           1.71  
3           1.71  
4            NaN

【讨论】：