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()
时间: 2024-02-05 22:03:57 浏览: 34
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。
相关问题
详细解读这段代码:df_line = df.groupby(['city', 'line']).count().reset_index()
这段代码的作用是对一个 pandas 的 DataFrame 对象 df 进行按照 'city' 和 'line' 两列进行分组,然后对每组进行计数,最后将分组计数后的结果重新转换为 DataFrame 对象并赋值给 df_line 变量。
具体来说,代码中的 `groupby(['city', 'line'])` 语句表示按照 'city' 和 'line' 两列进行分组,并且返回一个 GroupBy 对象。接着,使用 `count()` 方法对每组进行计数,得到一个新的 DataFrame 对象。最后,使用 `reset_index()` 方法将分组计数后的结果重新转换为 DataFrame 对象,并且将 'city' 和 'line' 列的索引还原为普通列。
总体来说,这段代码的作用是实现了对 DataFrame 对象按照 'city' 和 'line' 两列进行分组并计数的操作,方便后续进行数据统计和分析。
java报错sql_mode=only_full_group_by
回答: 当你在Java程序中执行SQL语句时,遇到了"java.sql.SQLSyntaxErrorException: Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'databasetable' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by"这个错误。这个错误是由于MySQL的sql_mode配置为only_full_group_by导致的。\[3\]
解决这个问题的方法是修改MySQL的配置文件。在Linux系统上,配置文件的路径是/etc/my.cnf。你可以在配置文件中找到sql_mode字段,如果没有找到这个关键字,你可以手动添加进去。将sql_mode的值设置为STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION。\[2\]
这样修改后,MySQL的sql_mode配置就和本地的配置一致了,应该能够解决这个问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [sql_mode=only_full_group_by错误](https://blog.csdn.net/VinceZxy/article/details/96864173)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [MySQL报错:sql_mode=only_full_group_by](https://blog.csdn.net/weixin_42844704/article/details/129383570)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]