帶有DataFrame的Pandas groupby系列

Question

我想按一個DataFrame對一個Series進行分組，然后按照以下示例進行歸約：

In [1]: from pandas import DataFrame

In [2]: df = DataFrame([['Alice', 'F', 100, 1],
                        ['Alice', 'F', 100, 3],
                        ['Drew', 'F', 100, 4],
                        ['Drew', 'M', 100, 5],
                        ['Drew', 'M', 200, 5]],
                       columns=['name', 'sex', 'amount', 'id'])

In [3]: df['amount'].groupby(df[['name', 'sex']]).count()

不幸的是，這引發了下面的TypeError

TypeError: 'DataFrame' object is not callable

我知道我可以直接使用列名，但是我的實際計算需要比這更通用，並認為這是可行的。 這里發生了什么？ 通過任意DataFrame對系列進行分組和歸約的正確方法是什么？ 或者，這種方法不存在嗎？

Answer 1

一種解決方案是將Series轉換為DataFrame，加入到分組器DataFrame，然后在分組器的列上進行分組，然后重新選擇分組的列。 即

# Example inputs
pregrouped = df['amount']
grouper = df[['name', 'sex']]

# General computation
pregrouped = DataFrame(pregrouped)
grouper = DataFrame(grouper) 

full = grouper.join(pregrouped)
groups = full.groupby(list(grouper.columns))[list(pregrouped.columns)]
result = groups.some_reduction()[list(pregrouped.columns)].reset_index()

這里有什么很浪費的嗎？ 這種方法的運行速度大約與普通情況下慣用的慣用計算速度相同。