ValueError: Grouper pour <quelque chose> pas 1 dimension
J'ai le code suivant qui crée une table et un barplot via seaborn.
#Building a dataframe grouped by the # of Engagement Types
sales_type = sales.groupby('# of Engagement Types').sum()
#Calculating the % of people who bought the course by # engagement types
sales_type['% Sales per Participants'] = round(100*(sales_type['Sales'] / sales_type['Had an Engagement']), 2)
#Calculating the # of people who didn't have any engagements
sales_type.set_value(index=0, col='Had an Engagement', value=sales[sales['Had an Engagement']==0].count()['Sales'])
#Calculating the % of sales for those who didn't have any engagements
sales_type.set_value(index=0, col='% Sales per Participants',
value=round(100 * (sales_type.ix[0, 'Sales'] /
sales[sales['Had an Engagement']==0].count()['Sales']),2))
#Setting the graph image
fig, (ax1) = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(12,4))
sns.set_style("whitegrid")
# Ploting the histagram for the % of total prospects
ax1 = sns.barplot(x=sales_type.index,y='% Sales per Participants', data=sales_type ,ax=ax1)
ax1.set(ylabel = '%')
ax1.set_title('% Sales per Participants By # of Engagement Types')
#present the table
sales_type.xs(['Had an Engagement', 'Sales','% Sales per Participants'],axis=1).transpose()
#sales_type
J'utilise le même concept de code pour d'autres paramètres sans problème. Cependant, pour un paramètre, une erreur est générée: "ValueError: Grouper pour" "pas à 1 dimension" pour le code de ligne:
ax1 = sns.barplot(x=sales_type.index,y='% Sales per Participants', data=sales_type ,ax=ax1)
Cette erreur se produit bien que le cadre de données n'ait pas plus d'une dimension.
C'est la tête de la table:
Sales Pre-Ordered / Ordered Book \
# of Engagement Types
0 1.0 0.0
1 20.0 496.0
2 51.0 434.0
3 82.0 248.0
4 71.0 153.0
5 49.0 97.0
6 5.0 24.0
Opted In For / Clicked to Kindle Viewed PLC \
# of Engagement Types
0 0.0 0
1 27034.0 5920
2 6953.0 6022
3 1990.0 1958
4 714.0 746
5 196.0 204
6 24.0 24
# of PLC Engagement Viewed Webinar \
# of Engagement Types
0 0.0 0
1 6434.0 1484
2 7469.0 1521
3 2940.0 1450
4 1381.0 724
5 463.0 198
6 54.0 24
# of Webinars (Live/Replay) \
# of Engagement Types
0 0.0
1 1613.0
2 1730.0
3 1768.0
4 1018.0
5 355.0
6 45.0
OCCC Facebook Group Member Engaged in Cart-Open \
# of Engagement Types
0 0.0 0
1 148.0 160
2 498.0 1206
3 443.0 967
4 356.0 511
5 168.0 177
6 24.0 24
# of Engagement at Cart Open Had an Engagement \
# of Engagement Types
0 0.0 3387
1 189.0 35242
2 1398.0 8317
3 1192.0 2352
4 735.0 801
5 269.0 208
6 40.0 24
Total # of Engagements % Sales per Participants
# of Engagement Types
0 0.0 0.03
1 35914.0 0.06
2 18482.0 0.61
3 8581.0 3.49
4 4357.0 8.86
5 1548.0 23.56
6 211.0 20.83
C'est l'erreur complète:
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-211-f0185fe64c1a> in <module>()
12 sns.set_style("whitegrid")
13 # Ploting the histagram for the % of total prospects
---> 14 ax1 = sns.barplot(x=sales_type.index,y='% Sales per Participants', data=sales_type ,ax=ax1)
15 ax1.set(ylabel = '%')
16 ax1.set_title('% Sales per Participants By # of Engagement Types')
ValueError: Grouper for '<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>' not 1-dimensional
J'ai essayé de rechercher cette erreur sur Internet et Stack Overflow, mais je n'ai obtenu aucun résultat. Est-ce que quelqu'un a une idée de ce qui se passe?
Problème simplifié
J'ai aussi rencontré ce problème et trouvé la cause et la solution évidente
Pour recréer ceci:
df = pd.DataFrame({"foo": [1,2,3], "bar": [1,2,3]})
df.rename(columns={'foo': 'bar'}, inplace=True)
bar bar
0 1 1
1 2 2
2 3 3
df.groupby('bar')
ValueError: Grouper for 'bar' not 1-dimensional
Tout comme beaucoup d'erreurs cryptiques pandas), celle-ci découle aussi de deux colonnes portant le même nom.
Déterminez celle que vous souhaitez utiliser, renommez ou supprimez l'autre colonne et recommencez l'opération.
Solution
Renommez les colonnes comme ceci
df.columns = ['foo', 'bar']
foo bar
0 1 1
1 2 2
2 3 3
df.groupby('bar')
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x1066dd950>
Cela m'est arrivé lorsque j'ai accidentellement créé des colonnes MultiIndex:
>>> values = np.asarray([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
# notice accidental double brackets around column list
>>> df = pd.DataFrame(values, columns=[["foo", "bar"]])
# prints very innocently
>>> df
foo bar
0 1 1
1 2 2
2 3 3
# but throws this error
>>> df.groupby("foo")
ValueError: Grouper for 'foo' not 1-dimensional
# cause:
>>> df.columns
MultiIndex(levels=[['bar', 'foo']],
labels=[[1, 0]])
# fix by using correct columns list
>>> df = pd.DataFrame(values, columns=["foo", "bar"])
>>> df.groupby("foo")
<pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x7f9a280cbb70>
Quelque chose à ajouter à la réponse de @ w-m.
Si vous ajoutez plusieurs colonnes d'un dataframe à un autre:
df1[['col1', 'col2']] = df2[['col1', 'col2']]
cela créera un index multi-colonne et si vous essayez de grouper par rien sur df1, cela vous donnera cette erreur.
Pour résoudre ce problème, supprimez le multi-index en utilisant
df1.columns = df1.columns.get_level_values(0)