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python - Pandas Groupby：TypeError：不支持的操作数类型为-：'str'和'str'

问题描述

我已经尝试了另一种解决方案，所以它们都与 Python 输入或 raw_input 相关，并没有解决我的问题。

txt = '''series NAME VAL1 VAL2 
0 AAA 27 678 
1 BBB 45 744
2 CCC 34 275
3 AAA 29 932
4 CCC 47 288
5 BBB 24 971
'''
df = pd.read_table(StringIO(txt),sep = '\s+')
del df['series']
df = df.groupby('NAME').apply(lambda x: x.max()-x.min())

TypeError: 不支持的操作数类型 -: 'str' 和 'str'

但是，如果我单独检查（最大，最小）它们会起作用。我检查了列的类型VAL1，VAL2它们的int64类型

标签： pythonpandasgroup-by

解决方案

在 v0.22 之前，这是一个错误。从 v0.23 开始，默认情况下会忽略非数字列。

不幸的是，groupby.apply它将尝试在每一列上运行您的 lambda，包括您分组的列（“NAME”，它是一个字符串）。

您可以通过检查两者之间的差异来确认

df.groupby('NAME')[['VAL1', 'VAL2']].apply(lambda x: x.max() - x.min())

      VAL1  VAL2
NAME            
AAA      2   254
BBB     21   227
CCC     13    13

相对

df.groupby('NAME')['NAME'].apply(lambda x: x.max() - x.min())
---------------------------------------------------------------------------
TypeError

基本上，显式优于隐式。

或者，选择所有数字列并将 Series 作为分组器（请注意，这比对属于 DataFrame 的列进行分组要慢），但这意味着您不必单独列出每一列。

df.select_dtypes('number').groupby(df.NAME).apply(lambda x: x.max() - x.min())

      VAL1  VAL2
NAME            
AAA      2   254
BBB     21   227
CCC     13    13

感谢@JC。

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