Почему pandas выдает ошибку?

Question

[newPsevdonim]

Pandas выдает ошибку. Количество столбцов которое принимает результат вроде равно количеству возвращаемых значений, все значения это числа (списков или каких то еще раскрываемых вещей нет в возвращаемом результате, проверил сначала принтом просто, а потом дебагером).

Вот код:

def count_metric_using_shift(series: pd.DataFrame) -> pd.Series:
    # тут дополнительные вычисления
    return pd.Series([series["shift"].value_counts().shape[0] <=2,
                      series[series["shift_int"] != 0]["shift_int"].mean(),
                      series[series["shift_int"] != 0]["shift_int"].std(),
                      series[series["shift_normalize_max_shift"] != 0]["shift_normalize_max_shift"].mean(),
                      series[series["shift_normalize_max_shift"] != 0]["shift_normalize_max_shift"].std(),
                      series[series["shift_normalize_session_time"] != 0]["shift_normalize_session_time"].mean(),
                      series[series["shift_normalize_session_time"] != 0]["shift_normalize_session_time"].std(),
                      session_time/series.shape[0],
                      session_time,
                      resample_interval[resample_interval != 0].mean(),
                      resample_interval[resample_interval != 0].std(),
            ])

metrics_df[[
    "same_intervals_between_requests"
    "shift_mean",
    "shift_std",
    "normalized_shift_max_shift_mean",
    "normalized_shift_max_shift_std",
    "normalized_shift_sum_session_time_mean",
    "normalized_shift_sum_session_time_std",
    "sum_session_time",
    "sum_session_time/len_session",
    "mean_divided_1s",
    "std_divided_1s"
]] = df[["time_local", "id_session"]].groupby("id_session").apply(count_metric_using_shift)

Вот сообщение ошибки:
ValueError: Columns must be same length as key

Comments

[Модератор]

Не надо ставить как можно больше тэгов. Лучше оставить один, но конкретный, с которым проблема.
См.п.3.1 Регламента. Также обратите внимание на п.3.2

Answer 1

[Максим Припадчев]

metrics_df[[
    "same_intervals_between_requests"

пропущена запятая, посмотрите внимательнее. Если же причина не в этом (ошибка то очевидна), может ваше исключение до этого выскакивает, то опубликуйте задачу (что вы хотите сделать.). Возьмите маленький фрейм и во что он должен превратится. По тому что как можно поправлять код? Без задачи (что вы хотите что бы этот код делал).

Потом вот здесь тоже ошибка

df[["time_local", "id_session"]].groupby("id_session").apply(count_metric_using_shift)

вы выбираете сабсет и потом группируете, откуда ему взять колонки на которых запускать вашу функцию (весьма сомнительную).

Вот я на маленьком фрейме сконструировал такую же ошибку, как у вас
вот так будет ошибка потому что колонок где запускать функцию нет

df = pd.DataFrame({
    'Cat':['A','A','B','A','B'],
    'Num1':[1,2,3,4,5],
    'Num2':[6,7,8,9,10]
})
df[['A','B']] = df[['Cat']].groupby('Cat').apply('mean')

да ее можно убрать просто оставив df[['A','B']] =df.groupby('Cat').apply('mean') Но естествеено смысла в этом нет. Оно nan вернет. Нужно все переписывать, по этому и спрашиваю, какая задача.

Comments

[newPsevdonim]

@Maksim_64
Проблема была в запятой, отсутствие которой я не заметил в виду большого количества кода.
Остальное о чем вы говорите в своём ответе не было смысла вставлять, так как я уже указал в вопросе было проверено, а вопрос был направлен только на синтаксис pandas

[Максим Припадчев]

newPsevdonim, Я не против, если ошибка на этом и закончилась, пусть все остается ответ не только вы читать будете, у кого то причина этой же ошибки будет в другом, и ему дополнение что я написал, задаст направление в ее решении.