Перед вызовом super.onPostResume () просто вызовите super.onPostResume () перед отображением фрагмента или переместите свой код в метод onPostResume (). Это решает проблему!
Проблема, кажется, с ненаблюдаемыми категориями. Из документации pandas по groupby:
При использовании категориального группировщика (в качестве отдельного группировщика или в составе нескольких группировщиков) наблюдаемое ключевое слово определяет, следует ли возвращать декартово произведение всех возможных значений группировщиков. (наблюдаемый = ложный) или только те, которые являются наблюдаемыми группировками (наблюдаемый = истинный).
blockquote>Расчет декартового произведения в моем конкретном случае в конечном итоге приводит к ошибке вещания. Вот почему некоторые столбцы работают, а другие нет: у тех столбцов, которые работают, нет никаких ненаблюдаемых категорий, в то время как у тех, которые не работают, есть ненаблюдаемые категории.
Чтобы избежать проблем с этим, установитеobserved = True
при группировке. Это означает, чтоgroupby
будет использовать только наблюдаемые категории (то есть те категории, для которых существуют записи). В моем случае это было бы:
allfactor = dataframe.groupby(factor, observed=True)[reference_area].value_counts()
Насколько показывает мое тестирование, это не приводит к потере записей кадра данных для дальнейшего анализа. Нет записей для ненаблюдаемых категорий (даже со значениями NaN), поэтому мы не теряем записей при использовании только наблюдаемых категорий. Имейте в виду, что если вы хотите проанализировать эти ненаблюдаемые категории, это не то решение, которое вы ищете.