Цель: перегруппировать и получить DataFrame с индексом с именем continent
['Asia', 'Australia', 'Europe', 'North America', 'South America']
Ниже приведен мой код; в котором метод groupby
всегда генерирует сообщение об ошибке Nested renamer is not supported python
def answer_eleven():
Top15 = answer_one()
# mapping
ContinentDict = {'China':'Asia',
'United States':'North America',
'Japan':'Asia',
'United Kingdom':'Europe',
'Russian Federation':'Europe',
'Canada':'North America',
'Germany':'Europe',
'India':'Asia',
'France':'Europe',
'South Korea':'Asia',
'Italy':'Europe',
'Spain':'Europe',
'Iran':'Asia',
'Australia':'Australia',
'Brazil':'South America'}
# Creation of Continent index
Top15['Continent'] = pd.Series()
# mapping fo continents with countries
for ix in Top15.index:
Top15['Continent'].loc[ix] = ContinentDict.get(ix)
# Add the popestimate column
Top15['PopEst'] = Top15['Energy Supply'] / Top15['Energy Supply per Capita']
Top15 = Top15.set_index('Continent')
Top15_copy = Top15.copy()
Top15_copy = Top15_copy.set_index('Continent').groupby(level = 0)['PopEst'].agg({'size': np.size, 'sum': np.sum, 'mean': np.mean, 'std': np.std})
return Top15_copy
answer_eleven()
Заранее спасибо