我有一個資料框，其中保留了所有相關屬性，另一個資料框具有基于我想對第一個 df 進行分組的屬性。
我知道如果你把一個系列（一列）作為引數，你可以按資料框分組，如果你把一個資料框你得到一個錯誤。
ValueError: Grouper for '<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>' not 1-dimensional
我知道我可以將列連接到原始資料框，但我不想這樣做，除非沒有其他解決方案。
df.groupby([sorted_team_names]).ngroup()
這是我的代碼。sorted_team_names 是一個有兩列的 df，而且它的索引與 df 相同。
這是一個相當普遍的問題，我不確定您是否需要資料樣本。
uj5u.com熱心網友回復：
一種方法是分別按列分組：
df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2,2,1], 'b':[1,2,2,1]})
print (df1)
a b
0 1 1
1 2 2
2 2 2
3 1 1
df2 = pd.DataFrame({'c':[1,2,3,7]})
print (df2)
c
0 1
1 2
2 3
3 7
df3 = df2.groupby([df1['a'], df1['b']]).sum()
print (df3)
c
a b
1 1 8
2 2 5
...但索引必須在兩個 DataFrame 之間匹配：
df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2,2,1], 'b':[1,2,2,1]}, index=[2,5,6,8])
print (df1)
a b
2 1 1 <- matched only 2 index
5 2 2
6 2 2
8 1 1
df2 = pd.DataFrame({'c':[1,2,3,7]})
print (df2)
c
0 1
1 2
2 3
3 7
df3 = df2.groupby([df1['a'], df1['b']]).sum()
print (df3)
c
a b
1.0 1.0 3
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