groupby pivot KeyError

これはthis質問の拡張です。私は現在、総和と標準偏差の代わりに、すべての説明的な統計を知ろうとしています。groupby pivot KeyError

私はこの答えからthis質問からこのコードを試してみました：

df = grouped.describe().reset_index().pivot(index=index_columns, values=’price’, columns=’level_1’)

と私はこのエラーを取得する：

KeyError: ‘level_1’

index_columns = [ 'daySold'、 'のproductID']

grouped = df.groupby（index_columns）

私が何をしているか知っていますか間違っている？ここ

はデータです：

|productID |productCategory |expiryDate |Price |Currency |quantitySold| daySold| 

|Fdgd4 |Ergdgf |15sep2020 00:00:00 |125 |USD |5675 |18feb2017 12:45:17| 
|Sd23454 |sdfdsr |17mar2018 00:00:00 |39 |USD |654 |31jan2017 12:45:17| 
|Fdgd4 |Ergdgf |15sep2020 00:00:00 |125 |USD |300 |18feb2017 09:17:15| 
|Sd23454 |sdfdsr |17mar2018 00:00:00 |39 |USD |200 |31jan2017 15:30:35| 
|Rt4564 |fdgdf |13jun2018 00:00:00 |45 |USD |1544 |31feb2017 13:25:31| 
|Fdgd4 |Ergdgf |15sep2020 00:00:00 |125 |USD |4487 |18mar2017 09:17:15| 
|Sd23454 |sdfdsr |17mar2018 00:00:00 |39 |USD |7895 |31aug2017 15:30:35|

おかげ

出典

2017-11-12 Jamie Lee

は '誰もが私が間違ってやっていることを知っているん'間違っている何があなたのデータや予想される出力を提供していないされているので、私たちが知るための方法はありませんあなたがしようとしていること。私が推測する最高のすべて。 –

申し訳ありませんが、私の編集を参照してください。これは前に質問した質問の拡張です。今私はそれに言及されたものの代わりにすべての説明的な統計を取得しようとしています。 np.stats.describeまたは単に説明するとここでは動作しないようです。 –

この質問にデータをコピーできますか？他の人に多くの言及を残すのではなく、それぞれの質問を自分で十分に保つことが最善です。 –

それはあなたが列LEVEL_1を持っていないという理由だけです。

df = grouped.describe().reset_index() 
df 
       daySold productID **level_2** Price quantitySold 
0 18feb2017 09:17:15 Fdgd4  count 1.0   1.0 
1 18feb2017 09:17:15 Fdgd4  mean 125.0   300.0 
2 18feb2017 09:17:15 Fdgd4  std NaN   NaN 
3 18feb2017 09:17:15 Fdgd4  min 125.0   300.0 
4 18feb2017 09:17:15 Fdgd4  25% 125.0   300.0 
5 18feb2017 09:17:15 Fdgd4  50% 125.0   300.0 
6 18feb2017 09:17:15 Fdgd4  75% 125.0   300.0 
7 18feb2017 09:17:15 Fdgd4  max 125.0   300.0

の出力を見てください。しかし、別の問題があります。

ValueError: Wrong number of items passed 56, placement implies 2

ちょうど行います？

df = grouped.describe().unstack(2) 
print(df) 



Price           \ 
           count mean std min 25% 50% 75% 
daySold    productID             
18feb2017 09:17:15 Fdgd4  1.0 125.0 NaN 125.0 125.0 125.0 125.0 
18feb2017 12:45:17 Fdgd4  1.0 125.0 NaN 125.0 125.0 125.0 125.0 
18mar2017 09:17:15 Fdgd4  1.0 125.0 NaN 125.0 125.0 125.0 125.0 
31aug2017 15:30:35 Sd23454  1.0 39.0 NaN 39.0 39.0 39.0 39.0 
31feb2017 13:25:31 Rt4564  1.0 45.0 NaN 45.0 45.0 45.0 45.0 
31jan2017 12:45:17 Sd23454  1.0 39.0 NaN 39.0 39.0 39.0 39.0 
31jan2017 15:30:35 Sd23454  1.0 39.0 NaN 39.0 39.0 39.0 39.0

出典

2017-11-12 22:08:55

答えて

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