Pandas 数据框中枚举列分组的终极指南：解决“无法比较枚举值”的难题

python

2024-03-11 17:21:48

在 Pandas 数据框中处理枚举：对枚举列进行分组的秘诀

摘要

枚举是一种特殊类型的数据类型，用于表示一组固定且有限的值。在 Pandas 数据框中，枚举列是可以接受的，但是对枚举列进行分组时会遇到一些限制。本文将探讨如何克服这些限制，以便可以轻松对枚举列进行分组和分析。

问题：无法对枚举列进行分组

在使用 Pandas 数据框对枚举列进行分组时，你可能会遇到一个错误，提示无法比较枚举值。这是因为 Pandas 无法直接比较枚举值的内部值。

解决方法：将枚举值转换为字符串

为了解决此问题，一种方法是将枚举值转换为字符串。可以通过使用 str() 方法来实现。通过将枚举值转换为字符串，Pandas 现在可以对 "brand" 列进行分组，并计算出每种品牌的总价格。

其他注意事项

排序： 将枚举值转换为字符串后，枚举的排序顺序将基于字符串的字母顺序，而不是枚举值本身的顺序。
比较： 字符串枚举值之间的比较将基于字符串的字母顺序，而不是枚举值本身的顺序。
使用 lambda 函数： 如果希望在分组时执行更复杂的转换，可以使用 lambda 函数。例如，你可以使用 lambda 函数将枚举值转换为小写或大写。

代码示例

下面的代码示例演示了如何将枚举值转换为字符串并对枚举列进行分组：

import pandas as pd
from enum import Enum

class CarBrand(Enum):
    VOLVO = 'Volvo'
    BMW = 'BMW'

data = {
    'brand': [CarBrand.VOLVO,
              CarBrand.VOLVO, 
              CarBrand.BMW],
    'price': [35000, 
              37000, 
              45000]
}

df = pd.DataFrame(data)
df['brand'] = df['brand'].astype(str)  # 将枚举值转换为字符串
sum_per_brand = df.groupby('brand').sum('price')
print(sum_per_brand)