IndexError: 축 0의 크기가 0이므로 모드(가장 빈번한 값)를 찾으려고 하는 시도에서 인덱스 0이 범위를 벗어났습니다.

나는 모양이 (672006, 12)인 500 개의 XSLX 파일을 연결하였습니다. 모든 프로세스에는 고유한 번호가 있으며, 해당 데이터를 groupby()하여 관련 정보를 얻고 싶습니다. 온도에 대해 첫 번째 값을 선택하고, 숫자에 대해서는 가장 빈번한 값을 선택하고 싶습니다.

테스트 데이터:

df_test = 
pd.DataFrame({number: [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3], 
'temperature': [2,3,4,5,4,3,4,5,5, 3, 4, 4], 
'height': [100, 100, 0, 100, 100, 90, 90, 100, 100, 90, 80, 80]})
df_test.groupby('number')['temperature'].first()
df_test.groupby('number')['height'].agg(lambda x: x.value_counts().index[0])

저는 번호별로 가장 빈번한 높이를 얻으려고 할 때 다음과 같은 오류가 발생합니다.:
IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

이상하게도, mean() / first() / max() 등은 모두 작동합니다.
그리고 데이터셋의 두 번째 부분에 대해서는 별도로 병합하여 집계를 수행했습니다.

이 오류를 해결하기 위해 어떻게 해야 할지 제안해 주실 분이 있을까요?
감사합니다!

답변 1

나는 당신의 문제는 그룹별로 하나 이상의 NaN 값을 반환하는 것입니다:

이 예제를 참조하세요. 여기에서 내가 heights로 np.NaN을 추가했습니다.

df_test = pd.DataFrame({number: [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4], 
'temperature': [2,3,4,5,4,3,4,5,5, 3, 4, 4, 5, 5], 
'height': [100, 100, 0, 100, 100, 90, 90, 100, 100, 90, 80, 80, np.nan, np.nan]})
df_test.groupby('number')['temperature'].first()
df_test.groupby('number')['height'].agg(lambda x: x.value_counts().index[0])

출력:

IndexError: axis 0의 크기가 0이므로 인덱스 0은 범위를 벗어납니다.

NaN 값을 0으로 채우고 다시 실행합시다.

df_test = pd.DataFrame({number: [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4], 
'temperature': [2,3,4,5,4,3,4,5,5, 3, 4, 4, 5, 5], 
'height': [100, 100, 0, 100, 100, 90, 90, 100, 100, 90, 80, 80, np.nan, np.nan]})
df_test = df_test.fillna(0) #이 줄 추가
df_test.groupby('number')['temperature'].first()
df_test.groupby('number')['height'].agg(lambda x: x.value_counts().index[0])

출력:

number
1    100.0
2     90.0
3     80.0
4      0.0
Name: height, dtype: float64

답변 2

색인 오류: 최빈값을 찾을 때 축 0의 크기 0에 대해 인덱스 0이 범위를 벗어납니다. 이 주제에 대해 SEO에 민감한 한국어 에세이를 작성해주세요.
최빈값을 찾을 때 발생하는 IndexError는 결측치나 유효하지 않은 데이터로 인해 발생합니다. 데이터셋이 비어 있거나 최소한의 데이터를 포함하지 않을 때 발생할 수 있습니다. 이 오류를 해결하기 위해서는 데이터를 분석하기 전에 적절한 전처리 과정을 거치는 것이 중요합니다.
통계 분석에서 최빈값은 주어진 데이터 셋에서 가장 자주 등장하는 값입니다. 이 값을 찾기 위해 파이썬에서는 scipy 라이브러리의 mode 함수를 사용할 수 있습니다. 하지만 데이터셋이 비어 있거나 유효하지 않은 값으로 이루어져 있다면, 해당 데이터셋에 대해서는 최빈값을 찾을 수 없게 됩니다. 이때 IndexError가 발생하게 되는 것입니다.
최빈값을 찾는 과정에서 발생하는 오류를 해결하기 위해서는 다음과 같은 전략을 사용할 수 있습니다. 먼저, 데이터셋이 비어있는지 확인해야 합니다. 데이터셋이 비어 있다면, 최빈값을 찾을 수 없으므로 예외 처리를 해야 합니다. 데이터셋이 유효하지 않은 값으로 이루어져 있다면, 이상치를 제거하거나 대체하는 등의 데이터 전처리 과정을 거친 후에 최빈값을 찾아야 합니다.
데이터 분석을 실시할 때에는 최빈값뿐만 아니라 다른 통계 지표들도 함께 고려해야 합니다. 데이터셋의 특성에 따라 평균값, 중앙값 등의 지표가 더 적합할 수도 있습니다. 이러한 통계 지표들을 종합적으로 고려하여 데이터를 분석하고 해석하는 것이 중요합니다.
요약하자면, 최빈값을 찾을 때 발생하는 IndexError는 데이터셋이 비어 있거나 유효하지 않은 값으로 이루어져 있을 때 발생할 수 있는 오류입니다. 이러한 오류를 해결하기 위해 적절한 전처리 과정을 거치고 다른 통계 지표들과 함께 고려해야 합니다. 데이터 분석은 항상 신중하게 진행되어야 하며, 데이터의 특성과 목적에 맞춰 적절한 통계 지표를 선택하여 분석하는 것이 중요합니다.