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Pandas，未来警告：使用多个键进行索引

blhsing 2月前

当我将函数应用于 groupby 对象的多个列时，Pandas 会抛出 Future 警告。它建议使用列表作为索引而不是元组。该怎么做？>>> df =...

当我将函数应用于 groupby 对象的多个列时，Pandas 会抛出 Future 警告。它建议使用列表而不是元组作为索引。该怎么做？

>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> df.groupby([0,1])[1,2].apply(sum)
<stdin>:1: FutureWarning: Indexing with multiple keys (implicitly converted to a tuple of keys) will be deprecated, use a list instead.
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帖子版权声明 1、本帖标题：Pandas，未来警告：使用多个键进行索引
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最新回复 (0)

最新倒序只看楼主

Matthew Schuchard 2月前 0 只看Ta

引用 2楼
groupby 方法后使用双括号。单括号用于输出 Pandas Series，双括号用于输出 Pandas DataFrame。
```
df.groupby([0,1])[[1,2]].apply(sum)
```
Hasmukh Kachhatiya 2月前 0 只看Ta

引用 3楼

您应该将@ALollz 的评论整合到您的答案中，而不仅仅是引用它。这就是为什么另一个答案得到赞成的原因，即使您早就有了答案。您只需要解释为什么需要双括号 - 并且评论不属于答案。
Alepac 2月前 0 只看Ta

引用 4楼
此警告是在 GitHub 上的讨论。因此最好使用那里建议的内容：
```
df.groupby([0, 1])[[1, 2]].apply(sum)
```
也可以将切片操作移到最后，但效率不高：
```
df.groupby([0, 1]).apply(sum).loc[:, 1:]
```
感谢@ALollz 和@cmosig 的有益评论。
gkeepa 2月前 0 只看Ta

引用 5楼

。2 括号是进行 DataFrame 选择的方式（即使用列表进行选择）。我很惊讶 [1,2] 一直有效。