'numpy.ndarray' 对象没有属性 'count'

Question

我有以下数据框：

df  = pd.DataFrame({'Label': list('AABCCC'), 'Values':  [1,2,3,4,np.nan,8] })

我想放下那些没有最少项目数量的组（一个或多或少），因此我尝试了以下内容：

f = lambda x: x.Values.count() > 1
df.groupby('Label').filter(f)

但是，这引起了错误：

错误：'numpy.ndarray'对象没有属性'count'

哪里出了问题？

Answer 1

看来您没有Values，而是values列，因此需要添加[]，因为与values函数相撞。

样本：

df = pd.DataFrame ({'values': [1,2,3,4,np.nan,8] })
print (df)
   values
0     1.0
1     2.0
2     3.0
3     4.0
4     NaN
5     8.0
#return numpy array
print (df.values)
[[  1.]
 [  2.]
 [  3.]
 [  4.]
 [ nan]
 [  8.]]
#select column values
print (df['values'])
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
4    NaN
5    8.0
Name: values, dtype: float64

您的解决方案对我来说很好，我还将.Values更改为['Values']。

df1 = df.groupby('Label').filter(lambda x: x['Values'].count() > 1)
print (df1)
  Label  Values
0     A     1.0
1     A     2.0
3     C     4.0
4     C     NaN
5     C     8.0

使用transform和boolean indexing的替代解决方案：

print (df.groupby('Label')['Values'].transform('count'))
0    2.0
1    2.0
2    1.0
3    2.0
4    2.0
5    2.0
Name: Values, dtype: float64
print (df.groupby('Label')['Values'].transform('count') > 1)
0     True
1     True
2    False
3     True
4     True
5     True
Name: Values, dtype: bool
print (df[df.groupby('Label')['Values'].transform('count') > 1])
  Label  Values
0     A     1.0
1     A     2.0
3     C     4.0
4     C     NaN
5     C     8.0

另外，请检查大熊猫中的大小和计数之间的区别是什么？