的Python GROUPBY申请恢复奇数据帧

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

这里是我的功能：的Python GROUPBY申请恢复奇数据帧

def calculate_employment_two_digit_industry(df): 
    df['intersection'] = df['racEmpProb'] * df['wacEmpProb'] 
    df['empProb'] = df['intersection']/df['intersection'].sum() 
    df['newEmp'] = df['empProb'] * df['Emp'] 
    df = df[['h_zcta', 'w_zcta', 'indID', 'newEmp', 'empProb']] 
    df.rename(columns = {'newEmp' : 'Emp'}, inplace = True) 
    return df

这里是我的测试：

def test_calculate_employment_two_digit_industry(): 
    testDf = pandas.DataFrame({'h_zcta'  : [99163, 99163, 99163, 99163], 
          'w_zcta'  : [83843, 83843, 83843, 83843], 
          'indID'  : [11, 21, 22, 42], 
          'Emp'  : [20, 20, 40, 40], 
          'racEmpProb' : [0.5, 0.5, 0.6, 0.4], 
          'wacEmpProb' : [0.7, 0.3, 0.625, 0.375], 
          '1_digit' : [1, 1, 2, 2]}) 
    expectedDf = pandas.DataFrame({'h_zcta' : [99163, 99163, 99163, 99163], 
          'w_zcta' : [83843, 83843, 83843, 83843], 
          'indID' : [11, 21, 22, 42], 
          'Emp'  : [14, 6, 28.5716, 11.4284], 
          'empProb' : [0.7, 0.3, 0.71429, 0.28571]}) 
    expectedDf = expectedDf[['h_zcta', 'w_zcta', 'indID', 'Emp', 'empProb']] 
    final = testDf.groupby(['h_zcta', 'w_zcta', '1_digit'])\ 
       .apply(calculate_employment_two_digit_industry).reset_index() 
    assert expected.equals(final)

正如你可以在测试我有看到预期的函数返回。除了我可以修复的代码中潜在的数学错误，这里是返回的数据框，我如何才能返回正常的数据框（如果normal是正确的术语），即没有图层只是列和行？

     h_zcta w_zcta indID Emp empProb 
h_zcta w_zcta 1_digit           
99163 83843 1  0 99163 83843  11 14.0  0.7 
         1 99163 83843  21 6.0  0.3 
       2  0 99163 83843  22 28.0  0.7 
         1 99163 83843  42 12.0  0.3

在此先感谢您。

回答：

你需要.reset_index(drop=True)

即：

final = testDf.groupby(['h_zcta', 'w_zcta', '1_digit']).apply(
    calculate_employment_two_digit_industry).reset_index(drop=True) 
>>> final.index 
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

以上是 的Python GROUPBY申请恢复奇数据帧 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/258144.html

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