pandas “DataFrameGroupBy”对象没有属性“set_index”

wfypjpf4 于 2023-01-07 发布在其他

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我有一个dataFramedata。在分组和重置索引后，我无法将日期列设置为索引。

data = data.groupby('Payment Date ')
data['Payment Amount '].sum().reset_index()

data = data.set_index('Payment Date ', inplace  = True)
 data.index

错误：

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-581b0b0bf83f> in <module>
----> 1 data = data.set_index('Payment Date ', inplace  = True)
      2 data.index

c:\users\nitro\appdata\local\programs\python\python37-32\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py in __getattr__(self, attr)
    702 
    703         raise AttributeError(
--> 704             f"'{type(self).__name__}' object has no attribute '{attr}'"
    705         )
    706 

AttributeError: 'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'set_index'

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/65303206/dataframegroupby-object-has-no-attribute-set-index

1条答案

按热度按时间

6ojccjat1#

我想我明白你想做什么和你不明白什么（主要是关于用Pandas修改物体的方法）。我假设你想：
1.按data中的付款日期计算汇总
1.然后将其索引设置为"付款日期"字段
简短回答：如果希望将此结果放入data，只需执行以下命令：

data = data.groupby('Payment date ')['Payment amount'].sum().to_frame()

"付款日期"将是您的新索引，to_frame防止您的单列结果 Dataframe 被挤压到PandasSeries（我认为这是您的第一个意图，以避免，重置您的索引，然后设置回）。
让我们深入研究您的代码。

- 第一行**

data = data.groupby('Payment Date ')

第一行是可以的，但可能不是你想要的。你正在取data，我假设它是一个pandas DataFrame，并将其reaffect为pandas DataFrameGroupBy对象。这种对象不包含任何数据，你可以简单地将其视为原始DataFrame的索引和关联组（这里是支付日期）之间的Map。
不管怎样，你已经把groupby对象放到data中了。

- 第二行**

data['Payment Amount '].sum().reset_index()

这一行什么也不做，它显示的是Jupyter笔记本中的计算结果，**但是data**中没有任何变化。data仍然是相同的DataFrameGroupBy对象。

- 第三行**

data = data.set_index('Payment Date ', inplace  = True)

一个异常被抛出，表示一个DataFrameGroupBy对象没有set_index方法。这是因为data没有被你的第二行代码改变。即使如此，我还是建议你在代码中任何时候都要 * 避免 * 使用inplace=True。你应该总是使用 * 显式的 * 重赋值。
您的代码可能如下所示（如果您不喜欢上面的简短答案）：

data = data.groupby('Payment date ')
data = data['Payment amount'].sum().reset_index()
data = data.set_index('Payment date ')  # No inplace=True!

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