我正在成功地从dataframe中的列返回一个计数，但是当试图将结果导入列时，我获得了NaN值。

Question

我是ArcGIS的新手，我正在尝试使用ArcGIS Pro10.5中的Notebook创建一个工具，该工具将重新设计一个表(csv )。该数据名为“data_df I”，用于统计每个国家在特定年龄组( 1、1-2岁、3-4岁、5-12岁、13-17岁、18岁及以上)的年龄。我的数据示例设置如下：

农村年龄性别

美国3 M

美国5 F

美国10 M、F

加拿大0

加拿大1毛

加拿大9 F

墨西哥13毛

墨西哥18 F

我创建了一个python片段，它将给我我正在寻找的计数和和。这个例子给出了1-2年组的计数，它可以工作！

data_df.loc[(data_df['Age'] >=1) & (data_df['Age'] <=2)].groupby('Country')['Age'].count()

问题是，我试图创建新的列，这将给我的总数，每个国家。我知道有副本，我以后可以删除。我尝试了以下代码：

data_df['Hague1_2'] = data_df.loc[(data_df['Age'] >=1) & (data_df['Age'] <=2)].groupby('Country')['Age'].count()

结果应该如下所示，但我得到的是NaN值：

Under1 Yr1-2 Yr3-4 Yr5-12 Yr13-17 Yr18Older

美国3 M 0 0 1 2 0 0

美国5 F 0 0 1 2 0 0

美国10 M F 0 0 1 2 0 0

加拿大0 1 1 0 0

加拿大1 0 M 1 1 0 0

加拿大9 F 0 M 1 1 0 1 0

墨西哥13 M 0 0 0 1 1

墨西哥18 F 0 0 0 1 1

任何帮助都是非常感谢的！

Answer 1

考虑创建一个字典，您可以使用它来重新映射您的值。那就用一个热编码。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([ ['USA', 3, 'M'], ['USA', 5, 'F'], ['USA', 10, 'F'], 
                    ['Canada', 0, 'M'],['Canada', 1, 'M'], ['Canada', 9, 'F'], 
                    ['Mexico', 13, 'M'],['Mexico', 18, 'F']], columns = ['Country', 'Age', 'Gender'])

remap_dct = { 0: "Under 1",
             1: "1-2yrs",
             2: "1-2yrs",
             3: "3-4yrs",
             4: "3-4yrs",
             5: "5-12yrs",
             6: "5-12yrs",
             7: "5-12yrs",
             8: "5-12yrs",
             9: "5-12yrs",
             10: "5-12yrs",
             11: "5-12yrs",
             12: "5-12yrs",
             13: "13-17yrs",
             14: "13-17yrs",
             15: "13-17yrs",
             16: "13-17yrs",
             17: "13-17yrs"}

df['AgeGroup'] = df['Age'].map(remap_dct)
df.loc[df['Age'] >= 18, 'AgeGroup'] = "18 & older"
df = df.join(pd.get_dummies(df['AgeGroup']))
df = df.drop('AgeGroup', axis=1)
print(df)

  Country  Age Gender  1-2yrs  13-17yrs  18 & older  3-4yrs  5-12yrs  Under 1
0     USA    3      M       0         0           0       1        0        0
1     USA    5      F       0         0           0       0        1        0
2     USA   10      F       0         0           0       0        1        0
3  Canada    0      M       0         0           0       0        0        1
4  Canada    1      M       1         0           0       0        0        0
5  Canada    9      F       0         0           0       0        1        0
6  Mexico   13      M       0         1           0       0        0        0
7  Mexico   18      F       0         0           1       0        0        0