与agg结合使用时在groupby中使用多个类别variabels的熊猫问题

问题描述

我对使用groupby和agg和几个类别变量有疑问。

例如，请参见下文。

group_cols = ['Group1','Group2','Group3']

df = pd.DataFrame([['A','B','C',54.34],['A','D',61.34],['B','A',514.5],765.4],765.4]],columns= (group_cols+['Value']))

for col in group_cols: 
    df[col] = df[col].astype('category')

# Works as intended
df.groupby(group_cols,as_index=False).sum()

# Works as intended
df.groupby(['Group1'],as_index=False).agg({'Value':'sum'})

# Works as intended
df.groupby(group_cols,as_index=False,observed=True).agg({'Value':'sum'})

# Agg does not work with several 
# groupby columns which are 
# categorical dtypes 
df.groupby(group_cols,as_index=False).agg({'Value':'sum'})

agg和groupby应该在groupby子句中使用多个类别变量吗？还是我做错了什么？

解决方法

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