df_dx_stats = ( df_dx.groupby(["Dx", "Sex"]) .agg({"Dx": "count"}) .rename(columns={"Dx": "Number"}) )

这段代码使用了 pandas 库中的 groupby() 函数对 DataFrame df_dx 按照 "Dx" 和 "Sex" 两列进行分组，然后使用 agg() 函数进行聚合操作，统计每组中 "Dx" 列的数量，最后使用 rename() 函数对聚合结果的列名进行重命名为 "Number"。最终得到的结果是一个新的 DataFrame，其中每行表示一个 "Dx" 和 "Sex" 组合，列为 "Number"，表示该组合中 "Dx" 列的数量。

相关问题

修改报错的语句：words_count=df_all_words.groupby(by=['all_words'])['all_words'].agg({"count":numpy.size}) print(words_count) words_count=words_count.reset_index().sort_values(by=["count"],ascending=False) words_count.head()

您好，根据您提供的代码，可能会提示以下报错：

FutureWarning: Using a dict on a groupby is deprecated and will be removed in a future version of pandas.

这是因为 `agg` 函数的参数应该是一个函数或函数列表，而不是字典。为了避免这个警告和报错，您可以将字典改为函数 `numpy.size`，如下所示：

words_count = df_all_words.groupby(by=['all_words'])['all_words'].agg(numpy.size).rename('count')
print(words_count)
words_count = words_count.reset_index().sort_values(by=["count"], ascending=False)
words_count.head()

这样就可以正确地计算每个单词出现的次数并按照出现次数从大到小排序了。

import numpy words_count=df_all_words.groupby(by=['all_words'])['all_words'].agg({"count":numpy.size}) words_count=words_count.reset_index().sort_values(by=["count"],ascending=False) words_count.head()报错nested renamer is not supported怎么解决

这个错误是因为在 pandas 版本 1.1.0 之后，agg 方法不再支持字典作为参数，需要使用列表或元组。

你可以将代码改为：

import numpy as np
words_count = df_all_words.groupby(by=['all_words'])['all_words'].agg([("count", np.size)])
words_count = words_count.reset_index().sort_values(by=["count"], ascending=False)
words_count.head()

这样应该就可以解决这个问题了。