idxmax 在 pivot_table 的情况下不起作用 - Pandas

Question

数据集看起来像这样（在熊猫数据框中）

   Month  Year  Money

0    Jan  2002    615

1    Feb  2002    756

2    Mar  2002    455

3    Apr  2002    645

4    May  2002    669

5    Jun  2002    913

6    Jul  2002    157

7    Aug  2002    217

8    Sep  2002    985

9    Oct  2002    321

10   Nov  2002    847

11   Dec  2002    179

12   Jan  2003    329

13   Feb  2003    717

14   Mar  2003    278

15   Apr  2003    709

16   May  2003    995

所以，我尝试了pivot

data = df.pivot('Month', 'Year', 'Money')

得到这样的结果：

Year   2002  2003  2004  2005

Month                        

Apr     645   709   178   800

Aug     217   867   515   748

Dec     179   230   121   905

Feb     756   717   879   772

Jan     615   329   896   108

Jul     157   391   429   699

Jun     913   887   422   537

Mar     455   278   934   906

May     669   995   726   324

Nov     847   536   151   195

Oct     321   950   278   173

Sep     985   459   915   437

意图是在单独的列中分配最高值的“年份”。

所以，我试过了。

data['Max'] = data[['2002, 2003, 2004, 2005']].idxmax(axis=1)

这以前适用于简单的数据框。但是在应用 pivot 之后它向我展示了这个：

KeyError                                  Traceback (most recent call last)

<ipython-input-57-d841277e2032> in <module>()

----> 1 data['Max'] = data[['2002, 2003, 2004, 2005']].idxmax(axis=1)

      2 data.head()

2 frames

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexing.py in _validate_read_indexer(self, key, indexer, axis, raise_missing)

   1638             if missing == len(indexer):

   1639                 axis_name = self.obj._get_axis_name(axis)

-> 1640                 raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]")

   1641 

   1642             # We (temporarily) allow for some missing keys with .loc, except in

同样的错误！

KeyError: "None of [Index(['2002, 2003, 2004, 2005'], dtype='object', name='Year')] are in the [columns]"

print(data.columns)显示索引(['Month', 2002, 2003, 2004, 2005], dtype='object', name='Year')

我错过了什么？

Answer 1

我想你想要：data['Max']&nbsp;=&nbsp;data.idxmax(axis=1)或者如果你想要特定的年份：data['Max']&nbsp;=&nbsp;data[[2002,2003,2004,2005]].idxmax(axis=1)如果你Year是整数，否则：data['Max']&nbsp;=&nbsp;data[['2002','2003','2004','2005']].idxmax(axis=1)而不是使用大字符串进行索引'2002, 2003, 2004, 2005'。输出：Year&nbsp; &nbsp;2002&nbsp; 2003&nbsp; 2004&nbsp; 2005&nbsp; &nbsp;MaxMonth&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;Apr&nbsp; &nbsp; &nbsp;645&nbsp; &nbsp;709&nbsp; &nbsp;178&nbsp; &nbsp;800&nbsp; 2005Aug&nbsp; &nbsp; &nbsp;217&nbsp; &nbsp;867&nbsp; &nbsp;515&nbsp; &nbsp;748&nbsp; 2003Dec&nbsp; &nbsp; &nbsp;179&nbsp; &nbsp;230&nbsp; &nbsp;121&nbsp; &nbsp;905&nbsp; 2005Feb&nbsp; &nbsp; &nbsp;756&nbsp; &nbsp;717&nbsp; &nbsp;879&nbsp; &nbsp;772&nbsp; 2004Jan&nbsp; &nbsp; &nbsp;615&nbsp; &nbsp;329&nbsp; &nbsp;896&nbsp; &nbsp;108&nbsp; 2004Jul&nbsp; &nbsp; &nbsp;157&nbsp; &nbsp;391&nbsp; &nbsp;429&nbsp; &nbsp;699&nbsp; 2005Jun&nbsp; &nbsp; &nbsp;913&nbsp; &nbsp;887&nbsp; &nbsp;422&nbsp; &nbsp;537&nbsp; 2002Mar&nbsp; &nbsp; &nbsp;455&nbsp; &nbsp;278&nbsp; &nbsp;934&nbsp; &nbsp;906&nbsp; 2004May&nbsp; &nbsp; &nbsp;669&nbsp; &nbsp;995&nbsp; &nbsp;726&nbsp; &nbsp;324&nbsp; 2003Nov&nbsp; &nbsp; &nbsp;847&nbsp; &nbsp;536&nbsp; &nbsp;151&nbsp; &nbsp;195&nbsp; 2002Oct&nbsp; &nbsp; &nbsp;321&nbsp; &nbsp;950&nbsp; &nbsp;278&nbsp; &nbsp;173&nbsp; 2003Sep&nbsp; &nbsp; &nbsp;985&nbsp; &nbsp;459&nbsp; &nbsp;915&nbsp; &nbsp;437&nbsp; 2002