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Stack Overflow用户

提问于 2019-09-28 16:11:07

回答 1查看 42关注 0票数 2

我有一张桌子，看起来像这样：

 Bank        Our Credit Rating      External Credit Rating       Deviation
 A             11                      12                          1
 D             10                      8                           2
 A             4                       4                           0
 B             6                       7                           1
 C             12                      11                          1
 A             9                       10                          1

将提取所有偏差之和为>=50的银行。我也通过上面给出的代码做了同样的事情。

输出：

   [IN]
   workbbok = pd.read_csv("Credit_Rating_comparison.csv")
   df33= workbook.groupby('Bank').aggregate({"Deviation":np.sum})
   df44=df33[df33['Deviation']>=50]
   [OUT]
    Bank                                      Deviation                                  
    B                                          68.0
    A                                          72.0

    and so on for the relevant banks. (Basically sum of all deviations for 
    one bank where sum of all deviations is at least 50)

我是，无法访问第1列，这是df44中所有银行的名称。

    [IN]: df44.columns
    [OUT]: Index(['Deviation'], dtype='object')
    [IN]: df44.iloc[:,0]
    [OUT]
     Bank                                      
     B                                          68.0
     A                                          72.0
     #Using df44.iloc[:,0] doesnt give column name deviation also and 
     returns deviation results along with Bank name.  I want only bank names list.

基本上，我只需要一个银行名称的列表(没有偏差之和)，这样我就可以在下面的操作中进一步使用该列表。

在得到所有银行的名称后，我需要找到偏离列的频率分布。

下面的代码给出了对应于所有行的频率bin。我希望只提取银行名称在in 44‘bank’中的行。任何帮助都将不胜感激。

     [IN]:
     bins = [0, 1,2,3,4,5]
     workbook['Deviation Bins'] = pd.cut(workbook['Deviation'], bins, 
     include_lowest =True)
     workbook 
     [OUT]:
 Bank   Our Credit Rating  External Credit Rating Deviation  Deviation Bins
 A             11                      12              1        (-inf.,1]
 D             10                      8               2        (1,2]
 A             4                       4               0        (-inf.,1]
 B             6                       7               1        (-inf.,1]
 C             12                      11              1        (-inf.,1]  
 A             9                       10              1        (-inf.,1]

python-3.x

python

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-09-28 17:27:35

应用.aggregate()时，组将进入返回数据帧的索引，而不是列。您可以做的是将索引转换为新列，例如：

df33['Bank'] = df33.index

然后，你可以过滤掉兴趣集团：

df44=df33[df33['Deviation']>=50]

对于第二部分，您需要使用.isin()

workbook[workbook['Bank'].isin(df44['Bank'])]

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/58148118

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