Python Numpy操作对groupby无效。改为使用.groupby（…）.mean（），我就是这么做的

我想得到以下数据框

people\u preferences

前两列中每一列的平均值，根据他们的段

Segment

      Fun|Not-Fun              Pro-garden|Pro-home      Segment
0                          NaN                NaN       cats
1                          NaN                NaN       cats
2                         -1.0                NaN       cats

...                        ...                ...        ...
4570                      -1.0               -1.0       dogs
4571                      -1.0                1.0       dogs
4572                      -1.0                1.0       dogs

所以我尝试了

people\u preferences.groupby（'Segment'，as\u index=False）。mean（skipna=True）

，但它返回：

UnsupportedFunctionCall:numpy操作对groupby无效。改为使用.groupby（…）.mean（）

以下是完整的错误消息：

---------------------------------------------------------------------------
UnsupportedFunctionCall                   Traceback (most recent call last)
<ipython-input-489-f8da6e73c33c> in <module>
     48 pairs = list(itertools.combinations(df_features.columns, 2))
     49 
---> 50 [plot_mean(pair[0],pair[1]) for pair in pairs]
     51 
     52 fig = px.scatter(df_features, x=columns_x, y=columns_y)

<ipython-input-489-f8da6e73c33c> in <listcomp>(.0)
     48 pairs = list(itertools.combinations(df_features.columns, 2))
     49 
---> 50 [plot_mean(pair[0],pair[1]) for pair in pairs]
     51 
     52 fig = px.scatter(df_features, x=columns_x, y=columns_y)

<ipython-input-489-f8da6e73c33c> in plot_mean(column_x, column_y)
     23         people_preferences = df_features[[column_x,column_y,'Segment']]
     24         print(people_preferences)
---> 25         print(people_preferences.groupby('Segment', as_index=False).mean( skipna = True))
     26         # parties.append('PEOPLE')
     27         dataframe = pd.DataFrame(dict(x=parties_x, y=parties_y, parties = parties))

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py in mean(self, *args, **kwargs)
   1200         Name: B, dtype: float64
   1201         """
-> 1202         nv.validate_groupby_func("mean", args, kwargs, ["numeric_only"])
   1203         try:
   1204             return self._cython_agg_general(

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\compat\numpy\function.py in validate_groupby_func(name, args, kwargs, allowed)
    375                 "numpy operations are not valid "
    376                 "with groupby. Use .groupby(...)."
--> 377                 "{func}() instead".format(func=name)
    378             )
    379         )

---------------------------------------------------------------------------
UnsupportedFunctionCall回溯（最近一次调用最后一次）
在里面
48对=列表（itertools.组合（df_features.columns，2））
49
--->50[成对图的平均值（成对[0]，成对[1]）]
51
52 fig=px.散射（df_特征，x=columns_x，y=columns_y）
英寸（.0）
48对=列表（itertools.组合（df_features.columns，2））
49
--->50[成对图的平均值（成对[0]，成对[1]）]
51
52 fig=px.散射（df_特征，x=columns_x，y=columns_y）
图中的平均值（x列，y列）
23个人偏好=df特征[[列x，列y，'Segment']]
24种打印方式（个人偏好）
--->25打印（people_preferences.groupby（'Segment'，as_index=False）。平均值（skipna=True））
26#parties.append（'人'）
27数据帧=pd.数据帧（dict（x=参与方，y=参与方，参与方=参与方））
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\groupby\groupby.py的平均值（self、*args、**kwargs）
1200名称：B，数据类型：float64
1201         """
->1202 nv.validate_groupby_func（“平均值”、参数、kwargs、[“仅数值”]）
1203尝试：
1204返回自我。赛顿将军(
验证\u groupby\u func中的C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\compat\numpy\function.py（名称、参数、kwargs，允许）
375“numpy操作无效”
376“带groupby.Use.groupby（…）。”
-->377“{func}（）”.格式（func=name）
378             )
379         )

我不确定是否正确理解了这个问题，但是，为了解决这个问题（尤其是错误），使用：

df.groupby（['Segment']）['Fun | not Fun'、'Pro-garden | Pro-home'].mean（）

应该不会有问题，因为默认行为是

skipna=True

for

mean（）

。下面是一个例子：

import pandas as pd
a = {'a':[1,1,1,2,2,2],'data':[np.nan,10,20,20,30,10],'data_2':[10,20,30,np.nan,10,20]}
df = pd.DataFrame(a)

print(df.groupby('a',as_index=False)['data','data_2'].mean())

输出：

   a  data  data_2
0  1  15.0    20.0
1  2  20.0    15.0

---

这是熊猫身上的一只虫子。看到了吗

变通办法

• 改用

#定义辅助函数
def自定义_平均值（df）：
返回df.平均值（skipna=True）
#而不是
df.平均值（skipna=真）
#使用
df.agg（自定义平均值）

---

（注意：可能是

skipna=True

是

pandas.mean（）

的默认值，尽管出于某种原因，显示的默认值为

skipna=None

）我也遇到了同样的问题，在我的例子中，我可以通过不尝试将操作的输出作为新列添加到现有数据帧中来解决

by_row_index = data.groupby(data.index)
data_means   = by_row_index.mean()

---

用适当的方法创建一个新的数据框，然后我可以从中绘图。

我认为这是一个bug，

skipna=True

与每个组的

mean

这可能是相关的：

df.groupby（'Segment'）.mean（）

工作正常。您不需要

skipna=True

。