pandas ValueError：转换无法产生聚合结果答案

【问题标题】：pandas ValueError: transforms cannot produce aggregated resultspandas ValueError：转换无法产生聚合结果
【发布时间】：2019-01-17 00:12:57
【问题描述】：

我有以下df，

type      id      date         code
exact    9720    2017-10-01    515
exact    9720    2017-10-01    515
fuzzy    8242    2017-11-01    122
fuzzy    8242    2017-11-01    122

我在尝试

exact_rows = df['type'] != 'fuzzy'
grouped = df.loc[~exact_rows].groupby('id').apply(
            lambda g: g.sort_values('date', ascending=True))

a = np.where(grouped['code'].transform('nunique') == 1, 20, 0)

但我遇到了一个错误，

ValueError: transforms cannot produce aggregated results

我想知道如何解决这个问题。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

IIUC，你必须在 groupby 对象中使用转换，所以只需使用现有的任何索引重新组合

grouped.groupby(grouped.index)['code'].transform('nunique')

【讨论】：

【解决方案2】：

问题是groupby.apply 返回DataFrame，而不是DataFrameGroupBy 对象：

grouped = df.loc[~exact_rows].groupby('id').apply(
            lambda g: g.sort_values('date', ascending=True))

print (grouped)
         type    id        date  code
id                                   
8242 2  fuzzy  8242  2017-11-01   122
     3  fuzzy  8242  2017-11-01   122

因此，对每组值进行排序的解决方案是在groupby('id') 之前使用DataFrame.sort_values 两列：

exact_rows = df['type'] != 'fuzzy'
grouped = df.loc[~exact_rows].sort_values(['id','date'], ascending=True).groupby('id')

a = np.where(grouped['code'].transform('nunique') == 1, 20, 0)
print (a)
[20 20]

【讨论】：