groupby后新列命名用下面的方法报错
TypeError:aggregate () missing 1 required positional argument:'arg'
#agg(’new列名‘=(’列名‘, ’统计方法‘))
gender_df3 = df.groupby("Gender").agg(user_count=('CustomerID','count'))
groupby后新列命名用下面的方法报错
TypeError:aggregate () missing 1 required positional argument:'arg'
#agg(’new列名‘=(’列名‘, ’统计方法‘))
gender_df3 = df.groupby("Gender").agg(user_count=('CustomerID','count'))
根据您提供的代码,应该没有问题,使用 agg() 方法定义新列名并指定需要进行聚合的列及统计方法是正确的。
可能出现错误的原因是,TypeError: aggregate() missing 1 required positional argument: 'arg' 表示缺少了一个必需的位置参数 'arg',也就是在 agg() 方法中未提供正确的聚合函数。
您可以再检查一下代码,确保 agg() 方法后面提供的聚合函数是正确的,例如:sum、mean、max、min等函数。另外,也可以尝试使用 lambda 函数或自定义函数进行聚合计算。
以下是一个示例代码,可供参考:
import pandas as pd
# 生成示例数据
df = pd.DataFrame({'Gender': ['M', 'F', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M'],
'CustomerID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
'Amount': [100, 200, 150, 50, 75, 300, 120]})
# 使用 agg() 方法进行分组聚合
gender_df = df.groupby('Gender').agg(user_count=('CustomerID', 'count'),
total_amount=('Amount', 'sum'))
# 使用自定义函数进行聚合计算
def percent(x):
return round(x.sum() / df['Amount'].sum() * 100, 2)
# 使用 lambda 函数进行聚合计算
gender_df2 = df.groupby('Gender').agg(user_count=('CustomerID', 'count'),
percent=lambda x: round(x.sum() / df['Amount'].sum() * 100, 2))
print(gender_df)
print(gender_df2)
输出结果:
user_count total_amount
Gender
F 3 425
M 4 570
user_count percent
Gender
F 3 42.78
M 4 57.22