位置参数跟随关键字参数当我尝试分组时出错

Question

这是我的原始数据集的片段：原始数据集

我写了一个代码来分割KATS TIME并为hour 、 mins和secs制作单独的列。 这时我犯了由名交易总价另一列TOTAL_TRADE_RATE乘以TRADE_QTY与TRADE_RATE 。

现在我想按分钟对数据集进行分组，即我想要每分钟的值。 为此，我使用带有以下代码的 groupby 函数：

df = df.groupby(by=['TRADE_ENTRY_DATE'], ['SYMBOL_CODE'], as_index=False)['TOTAL_TRADE_RATE'].sum()

但它给出了一个错误： positional argument follows keyword argument在指向 groupby 代码行时positional argument follows keyword argument 。

代码如下：

import pandas as pd
from datetime import datetime

df = pd.read_csv('MEM096_bahl.csv', parse_dates=["TRADE_ENTRY_DATE"])

x=df['KATS_TIME'] 
hour=x//100000000

mins=x//1000000-hour*100

sec=(x-(x//1000000)*1000000)//10

df['hour']=hour 
df['mins']=mins
df['sec']=sec

df = df.drop(columns=['KATS_TIME'])

TOTAL_RATE=(df['TRADE_QTY'])*(df['TRADE_RATE'])
df['TOTAL_TRADE_RATE'] = TOTAL_RATE  


df = df.groupby(by=['TRADE_ENTRY_DATE'], ['SYMBOL_CODE'], ['hour'],['mins'], as_index=False)['TOTAL_TRADE_RATE'].sum()   


df.to_excel(r'E:\downloads\Machine Learning\2nd ass.xlsx')

Answer 1

pandas 中的“groupby”函数应该接收要分组的列列表，而不是每个列的单独参数。 您可以通过将 groupby 语句更改为下面给出的语句来解决该问题

df = df.groupby(by=['TRADE_ENTRY_DATE', 'SYMBOL_CODE', 'hour', 'mins'], as_index=False)['TOTAL_TRADE_RATE'].sum()