データは米国国勢調査局からのものです。郡は、米国の政治的および地理的な州の細分です。このデータセットには、2010年から2015年までの米国の郡と州の人口データが含まれています。パンダの機能操作
どの州に最も多くの郡がありますか？ （ヒント：慎重にsumlevelキーを検討してください！将来の質問にもこれが必要です...）
コードから郡名をフェッチできません。
私のコードを助けてください：ここでは
import pandas as pd
import numpy as np
census_df = pd.read_csv('census.csv')
census_df.head()
def answer_five():
return census_df.groupby('STNAME').COUNTY.sum().max()
answer_five()
は私のために働いていた答えである：
def answer_five():
return census_df.groupby(["STNAME"],sort=False).sum()["COUNTY"].idxmax()
最初の部分は、2番目の部分はCOL表示されます
census_df.groupby(["STNAME"],sort=False).sum()
dfを集約作成必要性
最大でインデックスに対応と戻り値は、here
これは私に間違って見えます。 COUNTYは、[co-est2015-alldata.pdf] [1]によると、可変intであるFIPSコードです。コードと説明に基づいて、> = 1である可能性があるこれらのintを合計していると考えています。これは1対1の関係ではありません。ここで起こるべきことは、SUMLEV = 50の場合、+ = 1のソフトです。 [1]：https://www2.census.gov/programs-surveys/popest/technical-documentation/file-layouts/2010-2015 /co-est2015-alldata.pdf – Eric
def answer_five():
return census_df.groupby('STNAME')['CTYNAME'].count().idxmax()
このコードでは質問に答えることができますが、問題の解決方法および/または理由を説明する追加のコンテキストを提供すると、回答の長期的価値が向上します。 –
をチェックこれはSTNAMEの正しい値ではなく大きい整数を返す.max()からidxmax()への変化です。
コード全体を修正してください。
最初に、ソースによると、SUMLEVは50行が郡であることを意味します。これに答える2つの方法。
思考プロセス（Excelのように考える）： 各州のグループの「郡の行」の数を数えます。 まずマスク/条件を作成してSUMLEV == 50（「国の行」）をすべて選択します。 それから、グループをSTNAMEでグループ化します。 次に、.size()を使用して、各グループ化の行数を数えます。
# this is it!
def answer_five():
mask = (census_df.SUMLEV == 50)
max_index = census_df[mask].groupby('STNAME').size().idxmax()
return max_index
# not so elegant
def answer_five():
census_df['Counts'] = 1
mask = (census_df.SUMLEV == 50)
max_index = census_df[mask].groupby('STNAME')['Counts'].sum().idxmax()
return max_index
大歓迎です。 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.core.groupby.GroupBy.size.html
この質問にはサンプルデータやデータのフィルタリングの試みは含まれていません。さらに、この質問は宿題のように見えますので、ここでもっと努力する必要があります – EdChum
あなたの宿題のエクササイズをコピーしましたか？ –
答えはこちら[こちら]（http://stackoverflow.com/q/40957458/2901002） – jezrael