Python 应用函数中的动态dataframe列名

我正在使用当前的数据帧：

df = pd.DataFrame({'columnA':[1111,1111,2222,3333,4444,4444,5555,6666],
                   'columnB':['AAAA','AAAA','BBBB','AAAA','BBBB','BBBB','AAAA','BBBB'],
                   'columnC':['one','two','one','one','one','sales','two','one'],
                   'NUM1':[1,3,5,7,1,0,4,5],
                   'NUM2':[5,3,6,9,2,4,1,1],
                   'W':list('aaabbbbb')})

我尝试在以下代码中使用动态列：

#First aggregate the data
d = {'columnB':'unique', 'columnC':'unique' }
df2 = df.groupby('columnA').agg(d)


#Convert list to string for each cell of the inventory field
mylist = ["columnB","columnC"]
for x in mylist:
    columnName = x
    #print("df2."+columnName+".apply(', '.join)")
    df2[columnName] = df2[columnName].apply(', '.join)

它在Jupyter很好用。我的问题是，当我在visualstudio上运行它时，它不起作用。我得到这个错误：

序列项0:应为str实例，找到浮点

打印数据帧的类型后，我得到以下信息：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

以下是完整的错误消息：

回溯（最后一次调用）：在主模板场景[columnName]=templateScenarios[columnName]=templateScenarios[columnName]的第57行main（）文件“stage1.py”的第112行文件“stage1.py”。在apply-mapped=lib.map\u的第2355行，apply（“，”.join）文件“/Users/aplo.siskos/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pands/core/series.py”（值，f，convert=convert\u dtype）文件“pandas/\u libs/src/inference.pyx”，第1574行，在pandas.\u libs.lib.map\u inference TypeError:序列项0:预期的str实例，找到浮点

---

存在问题

NaN

s值，因此可以通过

dropna

删除它们，并使用带有

join

的自定义函数：

df = pd.DataFrame({'columnA':[1111,1111,2222,3333,4444,4444,5555,6666],
                   'columnB':[np.nan,np.nan,'BBBB','AAAA','BBBB','BBBB','AAAA','BBBB'],
                   'columnC':['one','two','one','one','one','sales','two','one'],
                   'NUM1':[1,3,5,7,1,0,4,5],
                   'NUM2':[5,3,6,9,2,4,1,1],
                   'W':list('aaabbbbb')})

f = lambda x: ', '.join(x.dropna().unique())
d = {'columnB': f, 'columnC':f}
df2 = df.groupby('columnA').agg(d)
print (df2)
        columnB     columnC
columnA                    
1111               one, two
2222       BBBB         one
3333       AAAA         one
4444       BBBB  one, sales
5555       AAAA         two
6666       BBBB         one

---

您的解释器分别使用哪些版本的python和pandas？请包含完整的错误消息。@PaulH python 3.6.3和pandas 0.20.3都使用？您确定吗？@PaulH是的。我在控制台中键入了python3，得到了第一个版本。我在脚本中打印了这一版本：

pd.\uu version\uuuuu

并得到了第二个版本。为什么这不包括我呢h？

df2=df2.fillna（'none'）

它将

NaN

或

none

替换为string

none

。您的解决方案应该可以工作，但它不缺少值，只缺少字符串。我之前的一个问题返回了每个单元格中的列表。这就是我尝试上述解决方案的原因。现在，使用您的x.dropna（）我不再需要它：）谢谢，你来了

unique

return

np.array

，因此必须

join

。