Python 如何在家里使用熊猫？

我经常对熊猫切片操作感到困惑，比如

import pandas as pd
raw_data = {'regiment': ['Nighthawks', 'Nighthawks', 'Nighthawks', 'Nighthawks', 'Dragoons', 'Dragoons', 'Dragoons', 'Dragoons', 'Scouts', 'Scouts', 'Scouts', 'Scouts'], 
    'company': ['1st', '1st', '2nd', '2nd', '1st', '1st', '2nd', '2nd','1st', '1st', '2nd', '2nd'], 
    'name': ['Miller', 'Jacobson', 'Ali', 'Milner', 'Cooze', 'Jacon', 'Ryaner', 'Sone', 'Sloan', 'Piger', 'Riani', 'Ali'], 
    'preTestScore': [4, 24, 31, 2, 3, 4, 24, 31, 2, 3, 2, 3],
    'postTestScore': [25, 94, 57, 62, 70, 25, 94, 57, 62, 70, 62, 70]}
df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['regiment', 'company', 'name', 'preTestScore', 'postTestScore'])

def get_stats(group):
    return {'min': group.min(), 'max': group.max(), 'count': group.count(), 'mean': group.mean()}
bins = [0, 25, 50, 75, 100]
group_names = ['Low', 'Okay', 'Good', 'Great']
df['categories'] = pd.cut(df['postTestScore'], bins, labels=group_names)
des = df['postTestScore'].groupby(df['categories']).apply(get_stats).unstack()
des.at['Good','mean']

我得到：

TypeError回溯（最近的调用 最后）pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc（）

中的pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item（）

TypeError：需要一个整数

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

KeyError回溯（最近的呼叫 最后）在（） ---->1 des.在['Good'，'mean']

中的C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\index.py getitem（self，key）1867 1868 key=self.\u convert\u key（key） ->1869返回self.obj.\u获取值（*key，takeable=self.\u takeable）1870 1871 defsetitem（self， 键、值）：

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\frame.py in _获取_值（self、index、col、takeable）1983 1984尝试： ->1985返回引擎。获取值（系列。值，索引）1986除外（类型错误，值错误）：1987

pandas/_libs/index.pyx在pandas中。_libs.index.IndexEngine.get_value（）

pandas/_libs/index.pyx在pandas中。_libs.index.IndexEngine.get_value（）

pandas/_libs/index.pyx在pandas中。_libs.index.IndexEngine.get_loc（）

关键错误：“好”

我该怎么做

---

提前感谢。

问题在于线路

des = df['postTestScore'].groupby(df['categories']).apply(get_stats).unstack()

通过“postTestScroe”进行分组后，您得到的是“Series”而不是“DataFrame”，如下所示

现在，当您尝试使用DataFrame des访问标量标签时，“无法识别标签“Good”，因为它不存在于Series中

des.at['Good','mean']   

只需打印desprint，您就会看到结果系列

           count   max   mean   min
categories
Low           2.0  25.0  25.00  25.0
Okay          0.0   NaN    NaN   NaN
Good          8.0  70.0  63.75  57.0
Great         2.0  94.0  94.00  94.0

---

由于分类索引的原因，它不起作用：

des.index
# Out[322]: CategoricalIndex(['Low', 'Okay', 'Good', 'Great'], categories=['Low', 'Okay', 'Good', 'Great'], ordered=True, name='categories', dtype='category')

尝试如下更改：

des.index = des.index.tolist()
des.at['Good','mean']
# Out[326]: 63.75

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具体做什么？