Задача по Python как решить?

Question

[Иван Смирнов]

Тренажер Яндекс Практикума не пропускает с виду верное решение Задачи:

Сгруппируйте данные по столбцу 'month' и найдите среднюю позицию в выдаче по месяцам (level). Результат группировки выведите на экран.

Решение:

import pandas as pd
position = pd.read_csv('/datasets/position.csv')
position['timestamp'] = pd.to_datetime(position['timestamp'], format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
position['month'] = pd.DatetimeIndex(position['timestamp']).month
print(position.groupby('month')['level'].mean())

Тренажер ругается:

Comments

[DevMan]

для кода есть тег code, < / > в редакторе.

[dmshar]

А дайте-ка распечатку хотя-бы head вашего набора данных.

[Иван Смирнов]

dmshar,

head - первые 5 строк:

timestamp  level   page_id  month
0 2019-02-04 13:22:34      1  6ukoNykP      2
1 2019-02-06 15:30:54      1  Q62R1Ue7      2
2 2019-02-08 14:53:45      1  GmfSxgPs      2
3 2019-02-10 16:50:22      2  M56OK96C      2
4 2019-02-12 14:16:28      1  q2fqVqPc      2

Answer 1

[Skotchevich]

groupby может группировать не только по одной коллонке.
вот пример правильного вызова функции: df.groupby(['A', 'B']).
Внимательно посмотрите в чём разница в аргементе функции.

Comments

[Skotchevich]

есть альтернативный вариант вызова, если групируете по одной колонке df.groupby(by="a").sum()
В документации pandas также есть другие примеры вызова функции.

[Иван Смирнов]

Прежде чем писать вопрос сюда я пересмотрел и перепробовал все возможные варианты.

[dmshar]

Из документации по Pandas
Of course df.groupby('A') is just syntactic sugar for df.groupby(df['A']), but it makes life simpler.
(https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_...)
Попробуйте полную версию оператора, В вашем случае -

position.groupby(position['month'])

Возможно у Яндекса баг. Ну, не любят они "сладкого".

Answer 2

[MechanicZelenyy]

Проверьте версию pandas у вас и у yandex они могут отличатся. Если у вас все локально работает, то баг у них.