在Python TypeError中按列计数时出错：只能将整数标量数组转换为标量索引

我想计算每小时重复的行数

我的数据帧：

 hour         index    name    
08:00:00      1442       x
08:45:00      3434       y
08:30:00      1442       x
08:00:00      1442       x
08:45:00      3434       y
08:00:00      1442       x

我的代码：我尝试按小时对数据进行分组并计数。转换没有帮助

df_count= df.groupby('hour')[['index','name']].count()

这就是错误：

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

这是我想要的输出：

 hour         index    name   count  
08:00:00      1442       x       3
08:30:00      1442       x       1
08:45:00      3434       y       2

---

我不确定你的数据是怎么回事。当我这样设置一个时：

df=pd.DataFrame({
“小时”：[“08:00:00”、“08:45:00”、“08:30:00”、“08:00:00”、“08:45:00”、“08:00:00]”，
"索引":[1442,3434,1442,1442,3434,1442],，
'name'：['x'，'y'，'x'，'x'，'y'，'x']，
})

然后，您的代码就可以正常工作了（它不会做您想要的事情，但运行时不会出现问题）：

>>df.groupby（'hour'）[[['index'，'name']]].count（）
索引名
时辰
08:00:00      3     3
08:30:00      1     1
08:45:00      2     2

在任何情况下，一旦修复了数据帧内容，以下内容都会得到预期的结果：

df.groupby（['hour'，'index'，'name']）.size（） 小时索引名 08:00:00 1442 x 3 08:30:00 1442 x 1 08:45:00 3434 y 2

---

您还可以添加：

。到_frame（'count'）。如果愿意，可以重置_index（）

。

我不确定您的数据发生了什么。当我这样设置一个时：

df=pd.DataFrame({
“小时”：[“08:00:00”、“08:45:00”、“08:30:00”、“08:00:00”、“08:45:00”、“08:00:00]”，
"索引":[1442,3434,1442,1442,3434,1442],，
'name'：['x'，'y'，'x'，'x'，'y'，'x']，
})

然后，您的代码就可以正常工作了（它不会做您想要的事情，但运行时不会出现问题）：

>>df.groupby（'hour'）[[['index'，'name']]].count（）
索引名
时辰
08:00:00      3     3
08:30:00      1     1
08:45:00      2     2

在任何情况下，一旦修复了数据帧内容，以下内容都会得到预期的结果：

df.groupby（['hour'，'index'，'name']）.size（） 小时索引名 08:00:00 1442 x 3 08:30:00 1442 x 1 08:45:00 3434 y 2

---

您还可以添加：

。到_frame（'count'）。如果愿意，可以重置_index（）

。

要获取每个组中的元素数，只需使用df.groupby（“hour”）.size（）@tanglef它不起作用。我也犯了同样的错误。但我希望整排都有清晰的内容，而不仅仅是时间。我在问题中添加了我要查找的输出。好的，然后到groupby multiple columns，您可以在groupby中给出列名称的列表。@tanglef相同的错误-这就是我试图运行df_count=df.groupby（['hour'，'index'，'name']）。size（）列的数据类型是什么？您可以粘贴代码来重建精确的数据帧吗？要获得每个组中的元素数，只需使用df.groupby（“hour”）.size（）@tanglef它不起作用。我也犯了同样的错误。但我希望整排都有清晰的内容，而不仅仅是时间。我在问题中添加了我要查找的输出。好的，然后到groupby multiple columns，您可以在groupby中给出列名称的列表。@tanglef相同的错误-这就是我试图运行df_count=df.groupby（['hour'，'index'，'name']）。size（）列的数据类型是什么？你能粘贴代码来重建精确的数据帧吗？谢谢！我修复了该列类型的问题，并且您的代码正常工作。谢谢！我修复了列类型的问题，您的代码正常工作。