Ik heb een probleem met een groupy-code waarvan ik vrij zeker weet dat deze ooit is uitgevoerd (op een oudere panda-versie). Op 0.9 krijg ik Geen numerieke typen om te aggregerenfouten. Enig idee?
In [31]: data
Out[31]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 2557 entries, 2004-01-01 00:00:00 to 2010-12-31 00:00:00
Freq: <1 DateOffset>
Columns: 360 entries, -89.75 to 89.75
dtypes: object(360)
In [32]: latedges = linspace(-90., 90., 73)
In [33]: lats_new = linspace(-87.5, 87.5, 72)
In [34]: def _get_gridbox_label(x, bins, labels):
....: return labels[searchsorted(bins, x) - 1]
....:
In [35]: lat_bucket = lambda x: _get_gridbox_label(x, latedges, lats_new)
In [36]: data.T.groupby(lat_bucket).mean()
---------------------------------------------------------------------------
DataError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-36-ed9c538ac526> in <module>()
----> 1 data.T.groupby(lat_bucket).mean()
/usr/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.py in mean(self)
295 """
296 try:
--> 297 return self._cython_agg_general('mean')
298 except DataError:
299 raise
/usr/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.py in _cython_agg_general(self, how, numeric_only)
1415
1416 def _cython_agg_general(self, how, numeric_only=True):
-> 1417 new_blocks = self._cython_agg_blocks(how, numeric_only=numeric_only)
1418 return self._wrap_agged_blocks(new_blocks)
1419
/usr/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.py in _cython_agg_blocks(self, how, numeric_only)
1455
1456 if len(new_blocks) == 0:
-> 1457 raise DataError('No numeric types to aggregate')
1458
1459 return new_blocks
DataError: No numeric types to aggregate
Antwoord 1, autoriteit 100%
Hoe genereert u uw gegevens?
Ziet u hoe de uitvoer laat zien dat uw gegevens van het type ‘object’ zijn? de groupby-bewerkingen controleren specifiek of elke kolom eerst een numeriek dtype is.
In [31]: data
Out[31]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 2557 entries, 2004-01-01 00:00:00 to 2010-12-31 00:00:00
Freq: <1 DateOffset>
Columns: 360 entries, -89.75 to 89.75
dtypes: object(360)
kijk ↑
Heeft u eerst een leeg DataFrame geïnitialiseerd en daarna gevuld? Als dat zo is, is dat waarschijnlijk de reden waarom het met de nieuwe versie is veranderd, zoals voorheen. 0,9 lege DataFrames werden geïnitialiseerd om te zweven, maar nu zijn ze van het objecttype. Als dit het geval is, kunt u de initialisatie wijzigen in DataFrame(dtype=float).
Je kunt ook frame.astype(float)
. aanroepen
Antwoord 2, autoriteit 21%
Ik krijg deze fout bij het genereren van een dataframe dat bestaat uit tijdstempels en gegevens:
df = pd.DataFrame({'data':value}, index=pd.DatetimeIndex(timestamp))
Het toevoegen van de voorgestelde oplossing werkt voor mij:
df = pd.DataFrame({'data':value}, index=pd.DatetimeIndex(timestamp), dtype=float))
Bedankt Chang She!
Voorbeeld:
data
2005-01-01 00:10:00 7.53
2005-01-01 00:20:00 7.54
2005-01-01 00:30:00 7.62
2005-01-01 00:40:00 7.68
2005-01-01 00:50:00 7.81
2005-01-01 01:00:00 7.95
2005-01-01 01:10:00 7.96
2005-01-01 01:20:00 7.95
2005-01-01 01:30:00 7.98
2005-01-01 01:40:00 8.06
2005-01-01 01:50:00 8.04
2005-01-01 02:00:00 8.06
2005-01-01 02:10:00 8.12
2005-01-01 02:20:00 8.12
2005-01-01 02:30:00 8.25
2005-01-01 02:40:00 8.27
2005-01-01 02:50:00 8.17
2005-01-01 03:00:00 8.21
2005-01-01 03:10:00 8.29
2005-01-01 03:20:00 8.31
2005-01-01 03:30:00 8.25
2005-01-01 03:40:00 8.19
2005-01-01 03:50:00 8.17
2005-01-01 04:00:00 8.18
data
2005-01-01 00:00:00 7.636000
2005-01-01 01:00:00 7.990000
2005-01-01 02:00:00 8.165000
2005-01-01 03:00:00 8.236667
2005-01-01 04:00:00 8.180000
Antwoord 3, Autoriteit 4%
Ik heb dit gedaan door:
data_frame.groupby(COL1).COL2.apply(np.mean).reset_index()
Antwoord 4
Hier heb hetzelfde probleem hier, zo lang gezocht om te realiseren dat mijn waarden niet drijft, maar snaren.
Hier is mijn probleem opgelost:
df["column_name"] = pd.to_numeric(df["column_name"], downcast="float")