Python groupby无法转换为标量索引

我有一个数据帧df，包含以下列：

id                  int64
quarter    datetime64[ns]
decile              int64
dtype: object

当我运行groupby时

df.groupby(['id', 'quarter'])

我得到以下错误：

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

我认为正确的问题是：

dtypes

输出没有告诉我什么，这样我实际上可以使用我的

int

和

datetime

作为索引

versions:
pandas: 0.25.1
python: sys.version_info(major=3, minor=7, micro=3, releaselevel='final', serial=0)

关于错误的附加观察：如果我事先避免重命名列，错误就会消失。当我运行

dtypes

方法时，重命名成功

最后，这里是另一个在

groupby

和重命名后出现相同错误的示例（在本例中，重命名很愚蠢，但当我在聚合中包含

date

时需要重命名；我只显示生成错误所需的最小代码）

---

感谢任何可能知道这一点的人。

我试图重现您的错误，但没有成功

我创建的源数据帧为：

   id    quarter  decile
0   1 2019-01-01       5
1   1 2019-01-01       6
2   2 2019-04-01       1
3   2 2019-04-01       2
4   2 2019-07-01       3
5   2 2019-07-01       4

（使用与您描述的相同的数据类型）

我试着将单独分组，正如您在评论中所说：

gr = df.groupby(['id', 'quarter'])

并且没有发生错误

为了测试结果，我计算了各组的平均值：

gr.mean()

for key, grp in gr:
    print(f'\nGroup: {key}\n{grp}')

获取：

               decile
id quarter           
1  2019-01-01     5.5
2  2019-04-01     1.5
   2019-07-01     3.5

Group: (1, Timestamp('2019-01-01 00:00:00'))
   id    quarter  decile
0   1 2019-01-01       5
1   1 2019-01-01       6

Group: (2, Timestamp('2019-04-01 00:00:00'))
   id    quarter  decile
2   2 2019-04-01       1
3   2 2019-04-01       2

Group: (2, Timestamp('2019-07-01 00:00:00'))
   id    quarter  decile
4   2 2019-07-01       3
5   2 2019-07-01       4

作为另一项测试，我打印了每组的内容：

gr.mean()

for key, grp in gr:
    print(f'\nGroup: {key}\n{grp}')

获取：

               decile
id quarter           
1  2019-01-01     5.5
2  2019-04-01     1.5
   2019-07-01     3.5

Group: (1, Timestamp('2019-01-01 00:00:00'))
   id    quarter  decile
0   1 2019-01-01       5
1   1 2019-01-01       6

Group: (2, Timestamp('2019-04-01 00:00:00'))
   id    quarter  decile
2   2 2019-04-01       1
3   2 2019-04-01       2

Group: (2, Timestamp('2019-07-01 00:00:00'))
   id    quarter  decile
4   2 2019-07-01       3
5   2 2019-07-01       4

因此，正如您所看到的，对于“正常”（如上所示）源数据，不会发生错误

也许您有一些较旧版本的Python或Pandas？

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升级到当前版本并重复您的测试。

您是从df.groupby（['id'，'quarter']）中得到该错误还是在groupby之后抛出该错误的行有其他链接？我看不出groupby有什么固有的错误；只有

groupby

。值得一提的是，仅按

id

进行分组也会发生错误。请提供一个发生此错误的DataFrame示例（可能大小最小），以及您使用的Python和Panda版本。