错误GROUPBY熊猫

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我在Windows中运行的脚本，我得到以下错误：错误GROUPBY熊猫

Traceback (most recent call last):  
    File "C:\Users\esalazar\Desktop\datos\stat_cea_2011\emas\amealco\promedios-emas.py", line 64, in <module> 
    g=index.groupby(level=0)  
    AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'groupby'

我已经安装了大熊猫，SciPy的和numpy的。我需要安装一些其他库？我如何解决这个错误？

这是我的代码部分：

data = pd.read_csv('C:/Users/esalazar/Desktop/datos/stat_cea_2011/emas/amealco/enero.csv',skiprows=1,names=['Fecha','Hora','C','D','E','Temperatura','TempRocio','DirViento','I','MagViento','K','Humedad','Presion','N','PreciAcu','P','Q','R','S'],header=0) 
Uviento=[] 
Vviento=[] 

for i in range(0,len(data['MagViento'])): 
    Uviento.append((data['MagViento'][i]*sin((data['DirViento'][i]+180)*(pi/180.0)))) 
    Vviento.append((data['MagViento'][i]*cos((data['DirViento'][i]+180)*(pi/180.0)))) 

data['PromeU']=Uviento 
data['PromeV']=Vviento 

data 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
Int64Index: 4463 entries, 0 to 4462 
Data columns (total 19 columns): 
Fecha   4463 non-null values 
Hora   4463 non-null values 
C    4463 non-null values 
D    4463 non-null values 
E    4463 non-null values 
Temperatura 4463 non-null values 
TempRocio  4463 non-null values 
DirViento  4463 non-null values 
I    4463 non-null values 
MagViento  4463 non-null values 
K    4463 non-null values 
Humedad  4463 non-null values 
Presion  4463 non-null values 
N    4463 non-null values 
PreciAcu  4463 non-null values 
P    4463 non-null values 
Q    4463 non-null values 
R    4463 non-null values 
S    4463 non-null values 
dtypes: float64(8), int64(4), object(7) 

df = data.set_index(['Fecha','Hora'],inplace=True) 
df

我得到这个错误

TypeError: NoneType object has no atribute '--getitem--'

因此，

grouped = df.groupby(level=0)

是错误太多。

来源

2013-10-30 user1345283

你'index'变量是'None'。显示你的代码中涉及'index'的部分。 – sashkello

我编辑评论白我正在使用的脚本 – user1345283

data.set_index(['Fecha','Hora'], inplace=True)修改您的DataFrame（请参阅docs）;这是inplace=True指定的内容。也就是说，它不会创建新对象，而是直接修改data。你可以做任何

df = data.set_index(['Fecha','Hora']) 
grouped = df.groupby(level=0)

或

data.set_index(['Fecha','Hora'], inplace=True) 
grouped = data.groupby(level=0)

来源

2013-10-31 22:17:39 sashkello

错误GROUPBY熊猫

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