ValueError：只能将大小为 1 的数组转换为 Python 标量：将 lambda 应用于函数答案

【问题标题】：ValueError: can only convert an array of size 1 to a Python scalar : apply lambda to functionValueError：只能将大小为 1 的数组转换为 Python 标量：将 lambda 应用于函数
【发布时间】：2021-05-28 09:28:39
【问题描述】：

我有两个共享两个公共列“a”和“b”的数据框。我想创建一个函数，在 df1 中按类汇总“amount”的值，并将其添加到 df2 作为“sum”列。

这里是 df1 和 df2。

df1
    a         b   class amount
0   orange  ichi    1   10
1   apple   ni      2   20
2   peach   san     3   40
3   banana  shi     2   15
4   lemon   go      1   30

df2
 a          b     
0   apple   ni     
1   orange  ichi   
2   lemon   go     
3   peach   san    
4   banana  shi    
5   apple   ni   
6   lemon   go

我想像这样在 df2 中添加“sum”列。

df2
 a          b      sum
0   apple   ni     35
1   orange  ichi   40
2   lemon   go     40
3   peach   san    30
4   banana  shi    35
5   apple   ni     35
6   lemon   go     40

我创建了这个函数，它按组返回“金额”的总数。

#function
def num_count(a,b):
    
    df1["sum"] = df1.groupby(['class'])['amount'].transform('sum')
    amount_total = df1["sum"][(df1["a"] == str(a)) & (df1["b"] == str(b))]
    return amount_total.item()

我正在尝试将此函数应用于 df2，但出现如下错误。有谁知道如何解决这个错误？

df2['sum'] = df2.apply(lambda x: num_count(x['a'], x['b']), axis=1)

>>> ValueError: can only convert an array of size 1 to a Python scalar

【问题讨论】：

标签： python pandas function lambda

【解决方案1】：

一种通过合并解决的方法：

通过groupby/transform 评估第一个数据帧的总和。转换允许您保留数据帧的原始结构。
使用assign 方法将结果分配回第一个数据帧。
从第一个数据框中删除不需要的列。
最后做左合并

df2 = (
    df2.merge(
        df1.assign(
            sum=df1.groupby(['class'])['amount']
            .transform('sum'))
        .drop(['class', 'amount'], 1
              ),
        how='left',
        on=['a', 'b'])
)

输出：

        a     b  sum
0   apple    ni   35
1  orange  ichi   40
2   lemon    go   40
3   peach   san   40
4  banana   shi   35
5   apple    ni   35
6   lemon    go   40

【讨论】：