从具有条件的数据框中选择列

Question

我今天在学习使用pandas library，遇到了这个我无法完全理解的错误。这是我使用的数据框。

      name   kda  combat  econ

0   Austin  1.45   270.0    67

8   Austin  1.70   300.0    90

4   Justin  1.36   230.0    50

11  Justin  1.50   270.0    60

1    Kevin  1.40   230.0    55

6    Kevin  1.00   100.0   120

3     Matt  1.00   180.0    65

9     Matt  1.40   280.0    70

2     Nick  2.10   360.0    87

7     Nick  2.50   340.0    88

5     Will  1.20   185.0    45

10    Will  1.60   260.0    75

我试图获得平均战斗分数大于 250 的 name 和 kda 列，我试图通过这样做来实现

temp = df.groupby('name').mean()

temp = temp[temp['combat'] > 250]

print(temp['name', 'kda'])

但它返回了这个关键错误

KeyError: "['name'] not in index"

有人可以解释为什么我不能从这些临时数据框中获取列吗？还是我的代码做错了什么？幸运的是我的朋友帮助了我，我可以通过

temp = df.loc[df['combat'] > 250, ['name','kda']]

print(temp.groupby('name').mean())

这是给的诀窍

          kda

name         

Austin  1.575

Justin  1.500

Matt    1.400

Nick    2.300

Will    1.600

先感谢您

Answer 1

当您执行 a 时groupby("col_name")，默认行为是 pandas 将 the 设置col_name为索引在您的情况下，您可以将名称设置为数据帧索引您可以使用temp = df.groupby('name').mean()temp = temp[temp['combat'] > 250]print(temp['kda'])得到你想要的结果（它会返回一个系列）另一种选择是as_index=False与 groupby 一起使用groupby('col_name', as_index=False)这将返回一个以“名称”作为列的数据框，您的第一个解决方案将起作用看看中间步骤，你就会明白发生了什么

Answer 2

替代答案。.reset_index().groupby()可以在下面的代码中使用。此外，在打印时，如果需要打印两列以上，您可能需要添加[[]]而不是。[]# Import librariesimport pandas as pd# Create DataFramedf = pd.DataFrame({    'name': ['Austin','Austin','Justin','Justin','Kevin','Kevin',            'Matt','Matt','Nick','Nick','Will','Will'],    'kda': [1.45,1.70,1.36,1.50,1.40,1.40,1.0,1.30,2.10,2.50,1.20,1.60],    'combat':[270.0,300.0,230.0,270.0,230.0,100.0,180,280,360,340,185,260],    'econ':[67,90,50,60,55,120,65,70,87,88,45,75]})# Groupby (copy pasted code from question and modified)temp = df.groupby('name').mean().reset_index()temp = temp[temp['combat'] > 250]print(temp[['name', 'kda']])输出     name    kda0  Austin  1.5754    Nick  2.300