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python - 为什么 groupby sum 不将 boolean 转换为 int 或 float？

coder 2023-08-19 原文

我将从 3 个简单的示例开始:

pd.DataFrame([[True]]).sum()

0    1
dtype: int64

pd.DataFrame([True]).sum()

0    1
dtype: int64

pd.Series([True]).sum()

1

所有这些都符合预期。这是一个更复杂的例子。

df = pd.DataFrame([
        ['a', 'A', True],
        ['a', 'B', False],
        ['a', 'C', True],
        ['b', 'A', True],
        ['b', 'B', True],
        ['b', 'C', False],
    ], columns=list('XYZ'))

df.Z.sum()

4

也符合预期。但是，如果我 groupby(['X', 'Y']).sum()

我希望它看起来像:

我在想错误。还有别的解释吗？

根据@unutbu 的回答

pandas 正在尝试重铸为原始数据类型。我想也许我表演的 group by 并没有真正的 groupby 任何东西。所以我尝试了这个例子来验证这个想法。

df = pd.DataFrame([
        ['a', 'A', False],
        ['a', 'B', False],
        ['a', 'C', True],
        ['b', 'A', False],
        ['b', 'B', False],
        ['b', 'C', False],
    ], columns=list('XYZ'))

我将groupby('X') 和sum。如果@unutbu 是正确的，这些总和应该是 1 和 0 并且可以转换为 bool，因此我们应该看到 bool

df.groupby('X').sum()

果然... bool

但如果过程相同但数值略有不同。

df = pd.DataFrame([
        ['a', 'A', True],
        ['a', 'B', False],
        ['a', 'C', True],
        ['b', 'A', False],
        ['b', 'B', False],
        ['b', 'C', False],
    ], columns=list('XYZ'))

df.groupby('X').sum()

吸取教训。执行此操作时始终使用 astype(int) 或类似的东西。

df.groupby('X').sum().astype(int)

为任一场景提供一致的结果。

最佳答案

这是因为 _cython_agg_blocks调用 _try_coerce_and_cast_result 调用 _try_cast_result它试图返回与原始值相同的数据类型的结果(在本例中为bool)。

当 Z 的 dtype 为 bool(并且所有组都只有一个 True 值)时，这会返回一些奇怪的东西。如果任何组有 2 个或更多 True 值，则结果值为 float ，因为 _try_cast_result 不会将 2.0 转换回 bool 值。

_try_cast_result 在 Z 具有 dtype int 时做一些更有用的事情:在内部，Cython 聚合器使用 df.groupby(['X', 'Y']).sum() 返回 dtype float 的 result。然后，_try_cast_result 将结果返回到 dtype int。

关于python - 为什么 groupby sum 不将 boolean 转换为 int 或 float？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38579297/

groupbybooleancode39imagepythonpandas

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