使用Groupby进行多级索引
是一种数据处理技术，它可以根据指定的列或多个列对数据进行分组，并创建一个多级索引的数据结构。这种方法可以帮助我们更好地理解和分析数据。
在数据分析和处理中，Groupby是一种非常常用的操作，它可以将数据集按照某些特征进行分组，然后对每个分组进行聚合、转换或其他操作。多级索引是指在分组的基础上，可以在结果中创建多个层次的索引，以便更方便地访问和操作数据。
使用Groupby进行多级索引的优势包括：
- 数据分组：可以根据不同的列或多个列对数据进行分组，以便更好地理解和分析数据。
- 聚合操作：可以对每个分组进行聚合操作，如求和、平均值、计数等，以便得到更有意义的结果。
- 数据转换：可以对每个分组进行转换操作，如排序、过滤、填充缺失值等，以便进行数据清洗和预处理。
- 灵活性：可以根据不同的需求进行灵活的分组和操作，以满足不同的分析和处理需求。
使用Groupby进行多级索引的应用场景包括：
- 数据分析：在数据分析过程中，可以使用Groupby进行多级索引来对数据进行分组和聚合，以便进行统计和可视化分析。
- 数据清洗：在数据清洗过程中，可以使用Groupby进行多级索引来对数据进行分组和转换，以便进行缺失值填充、异常值处理等操作。
- 数据预处理：在数据预处理过程中，可以使用Groupby进行多级索引来对数据进行分组和转换，以便进行特征工程、数据标准化等操作。
腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品和服务，可以帮助用户进行多级索引和数据处理操作。其中，推荐的产品是腾讯云的数据仓库产品TencentDB for TDSQL，它提供了强大的数据分析和处理能力，支持多级索引和Groupby操作。您可以通过以下链接了解更多关于TencentDB for TDSQL的信息：TencentDB for TDSQL产品介绍
总结：使用Groupby进行多级索引是一种数据处理技术，可以根据指定的列或多个列对数据进行分组，并创建一个多级索引的数据结构。它在数据分析和处理中具有广泛的应用，可以帮助我们更好地理解和分析数据。腾讯云提供了与数据处理和分析相关的产品和服务，推荐的产品是TencentDB for TDSQL。
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2回答
我有一个数据框架，并且希望每次都为'a', 'b','c'值的特定元组处理一个小分区。
df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(0,10,10000),
'b':np.random.randint(0,10,10000),
'c':np.random.randint(0,10,10000),
'value':np.random.r
浏览 0提问于2014-02-26得票数 4
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作为python的新手，我正在努力将有关groupby函数的其他问题应用到我的数据中。数据框示例： ID Condition Race Gender Income
1 1 White Male 1
2 2 Black Female 2
3 3 Black Male 5
4 4 White Female 3
... 我正在尝试使用group
浏览 19提问于2021-01-08得票数 2
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我有一个由(STK_ID，RPT_Date)索引的数据帧'RPT‘，其中包含每个qurter的股票累计销售额：
sales
STK_ID RPT_Date
000876 20060331 798627000
20060630 1656110000
20060930 2719700000
20061231 3573660000
20070331 878415000
20070630 2024660000
浏览 0提问于2012-08-30得票数 9
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1回答
有几个像这个形状的DataFrames。
data = {'AAA': DataFrame, 'BBB': DataFrame, ...}
每个DataFrame如下所示。
Date A B C D
2022-02-14 1 5 2 9
...
2022-02-14 2 5 8 7
我想像这样把他们连在一起。
ATTR A B C D
SYMBOL AAA BBB AAA BBB AAA BBB AAA BBB
Date
2022-02-
浏览 8提问于2022-02-14得票数 1
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1回答
ramda js的多级群
、、、
我一直试图在多个级别上使用group，以便按标记、文件夹和报表键对对象进行分组。我能够在一个层次上进行分组，但不能继续下去了。
const data = [{
"_index": "search_index",
"_type": "search_type",
"_id": "Co5EFxnqeo9ruq",
"_score": 1,
"_source": {
"admin_tags": [],
"type
浏览 0提问于2017-07-31得票数 0
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1回答
多级列枢轴表
、、
给出下面的代码。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'clients': pd.Series(['A', 'A', 'A', 'B', 'B']),
'odd1': pd.Series([1, 1, 2, 1, 2]),
'odd2': pd.Series([6, 7, 8, 9, 10])})
grpd = df.groupby(['clients
浏览 2提问于2015-03-02得票数 2
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3回答
我试图删除多层次，但无法做到这一点。
import pandas as pd
k = pd.DataFrame([['x',2], ['y',4],['x',6]], columns=['name','value'])
agg_item={'value': [('n', 'count')]}
k=k[['name','value']].groupby(['name'],dropna=False).ag
浏览 6提问于2022-01-29得票数 1
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2回答
我能知道如何在Julia中对数据帧应用多层次索引吗？或者是否有其他方法、方法或一揽子措施来实现这一目标。
更新
示例python代码：
import numpy as np
import pandas as pd
arrays = [np.array(["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"]),
np.array(["one", "two", &
浏览 5提问于2021-04-14得票数 1
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我有一个名为busyness的Series对象，它是在DataFrames中以以下方式创建的：
entries = last.ENTRIES - first.ENTRIES
exits = last.EXITS - first.EXITS
busyness = entries + exits
其中last和first是具有条目列的数据帧。下面是busyness的样子：
ipdb> type(busyness)
<class 'pandas.core.series.Series'>
ipdb> busyness.head(20)
CA UN
浏览 3提问于2016-03-24得票数 0
2回答
我需要保持“每个团队每个帐户的每个脚本”的立场。所以我认为可以使用熊猫groupby。我已经尝试在数据帧的评论中陈述我的问题。职位栏是我手动添加的。
我有初始的df
time account scrip buy_price sell_price qty team
0 06/07/17 09:36 A1 FUT1 50.0 NaN 2 team1
1 06/07/17 09:46 A2 FUT1 100.0 NaN 2 team1
浏览 0提问于2017-07-12得票数 3
我有下面的熊猫groupby对象，我想把结果转换成一个新的数据格式。
下面是获得条件概率的代码：
bin_probs = data.groupby('season')['bin'].value_counts()/data.groupby('season')['bin'].count()
我尝试了以下代码，但它返回如下。
我喜欢使用season 来填充每一行。我怎么能做到呢？
a = pd.DataFrame(data_5.groupby('season')['bin'].value_co
浏览 4提问于2020-09-19得票数 1
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3回答
我有以下具有多级别列的数据
In [1]: data = {('A', '10'):[1,3,0,1],
('A', '20'):[3,2,0,0],
('A', '30'):[0,0,3,0],
('B', '10'):[3,0,0,0],
('B', '20'):[0,5,0,0],
浏览 5提问于2021-10-05得票数 2
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我有类似于以下数据帧的内容，df df
full_name team rec_yards
0 Michael Thomas NO 1688
1 Chris Godwin NO 1333
2 DeAndre Hopkins NO 1165
3 Julio Jones NO 1316
4 Cooper Kupp NO 800
5 Adam Thielen LA 1165
浏览 22提问于2020-08-16得票数 1
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2回答
将所有指标保存在多级熊猫群中
、、、、
我有以下数据框架：
df = pd.DataFrame([[1.1, 1.1, 1.1, 2.6, 2.5, 3.4,2.6,2.6,3.4,3.4,2.6,1.1,1.1,3.3], list('AAABBBBABCBDDD'), [1.1, 1.7, 2.5, 2.6, 3.3, 3.8,4.0,4.2,4.3,4.5,4.6,4.7,4.7,4.8], ['1','3','3','2','4','2','5','3','6',&#
浏览 1提问于2015-08-28得票数 0
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我试图分组一些信号并同时连接文本，因为我使用的代码类似于下面的代码。其中，我使用sum_x自定义函数将文本连接在“text”下面。
lst = [{'name': 'A', 'reg': '1', 'text': 'txt1', 'value': 5},
{'name': 'A', 'reg': '1', 'text': 'txt2', 'value': 2},
{'
浏览 1提问于2016-03-23得票数 1
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2回答
我想以特定的数据格式从DataFrame创建一个多层字典.
泛型输入，日期为字符串(不可变)：
cleaned['Date'] = cleaned['Date'].astype(str)
cleaned.tail(3)
具有相应的输出：
Date Name1_attribute1 Name1_attribute2 Name2_attribute1 Name2_attribute2
29/06/2020 11.04 97.30 19.67 94.28
30/06/2020
浏览 0提问于2020-07-08得票数 1
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1回答
我有一个217行的dataframe：
df
A C
fm ae fm ae
0 0.491 0.368 0.789 0.789
1 0.369 0.333 0.433 0.412
2 0.372 0.276 0.772 0.759
3 0.346 0.300 0.474 0.391
4 0.213 0.161 0.323 0.312
.. ... ... ... ...
212 0.000 0.000 1.000 1.000
213 1.000 1.000 1.000 1.0
浏览 8提问于2022-04-01得票数 0
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1回答
c#多级json
、、
我正在尝试做一个简单的程序，可以使用json的数据自动检查价格，但是我以前没有使用过json，我不太确定我需要做什么才能得到想要的结果。
实际上，我正在尝试将这个PHP转换成c#。()
<?php
$src = file_get_contents('https://www.g2a.com/marketplace/product/auctions/?id=256');
$json = json_decode($src, true);
foreach ($json as $k=>$v) {
if (is_array($v)) {
浏览 0提问于2015-11-25得票数 0
我有如下所示的数据框。它被排序，使得“POP”相对于每个“状态”是降序的。现在我想对每个'STATE‘的'POP’的最大三个值求和，我该怎么做呢？
import pandas as pd
d = [['X','q',123383],['X','w',43857349],['X','e',236657],['X','r',23574594],
['Y','t',547853],['Y',&#
浏览 0提问于2019-07-09得票数 1
下面的代码生成一个具有多级索引的示例DataFrame。第一级是string，第二级是datetime。
脚本
import pandas as pd
from datetime import datetime
import random
df = pd.DataFrame(columns=['network','time','active_clients','throughput','speed'])
networks = ['ALPHA','BETA','GAMMA&#
浏览 2提问于2021-04-18得票数 1
如何从多级列中删除第一个级别？
对于数据框架：
tmp.head(1000).groupby(['user_id', 'aisle_id']).agg({'aisle_id': ['count']})
给予
aisle_id
count
user_id aisle_id
382 38 1
84 2
115 1
3107
浏览 6提问于2017-06-04得票数 4
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2回答
多级数据分组
、、
我试图做一个多层次的分组，最终结果在列表和字典的建设。例如，如果我的Dataframe看起来像这样的话
X Y Z
AAAA BBBB CCCCC
AAAA BBBB DDDDD
AAAA BBBB EEEEE
FFFF GGGG HHHHH
FFFF GGGG IIIII
JJJJ KKKK LLLLL
我试图根据X和Y的分组将Y列和Z列合并到字典中。因此，最终结果就像
P Q
AAAA BBBB:[{CCCCC},{DDDDD},{EEEEE}]
FFFF GGGG:[{HHHHH},{IIIII}]
JJJJ KKKK:[{LLLLL}]
这
浏览 6提问于2021-04-12得票数 2
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2回答
给定如下所示的df
将熊猫作为pd导入
task=['Task',"Task","Task","Task","Task","Task",'Task','Task',"Task","Task","Task","Task","Task",'Task','Task',"Task"]
ba=['SA','SA',
浏览 2提问于2021-08-22得票数 0
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2回答
去除多级指数
、、、
因此，本质上，我试图连接两个数据帧在木星笔记本，并这样做，我首先为每个数据帧设置索引为日期。当我这样做的时候，看起来我得到了一个多层索引，在一个额外的维度中包含"3_mo“类别。我一定要改变这个吗？
一旦两个数据帧都进行了格式化，并且具有相同的索引维数，那么我应该能够只使用.concat([df1, df2])了，对吗？
数据框架1：
Date 3_Mo
0 1990-01-02 7.83
1 1990-01-03 7.89
2 1990-01-04 7.84
3 1990-01-05 7.79
4 1990-01-08 7.79
数
浏览 1提问于2018-08-16得票数 1
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1回答
我有一个旋转的多级熊猫数据结构：
Example1 Example2 Weight Rank Difference
VC X Y X Y
0 ABC XYZ 1 2 1 2 0
1 PQR BCD 3 4 3 4 1
我想要融化数据框架并得到以下结构：
VC Example1 Example2 Weight Rank Difference
X ABC XYZ 1 1 0
Y ABC
浏览 0提问于2017-08-24得票数 0
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1回答
多级索引不会消失
、、
我有一个dataframe，它由另一个dataframe的简要统计数据组成：
df = sample[['Place','Lifeexp']]
df = df.groupby('Place').agg(['count','mean', 'max','min']).reset_index()
df = df.sort_values([('Lifeexp', 'count')], ascending=False)
当查看结构时，dataframe有一个多个
浏览 0提问于2018-05-16得票数 0
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我想清理一些数据，我在一个多层索引的数据。
| A | B |
----------------+-----+-----+
foo 2019-01-01 | x | NaN |
2019-01-02 | x | NaN |
2019-01-03 | NaN | NaN |
................+.....+.....+
bar 2019-01-01 | NaN | x |
2019-01-02 | NaN | y |
2019-01-03 | NaN | z |
.......
浏览 0提问于2019-07-03得票数 4
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1回答
多级分频器
、、
Java脚本
var app = angular.module('app', ['angular.filter']);
app.controller('homeCtrl', function($scope) {
$scope.data = {
"error": false,
"events": [{
"id": 1,
"title": "scenario1",
浏览 6提问于2015-10-08得票数 0
2回答
过滤多级分组结果
、、、、
我有一个多级groupby，它从我的数据帧中返回每个分组的分组行数。它在没有标签的新列中显示它。我正在尝试过滤不等于6的计数。我试图为此创建一个True/False索引，但我不知道如何从该索引中返回结果。我还尝试了filter和lambda组合，但没有成功。
下面是代码，其中person、WL (波长)、file和threshold是我的数据帧(df_new)中的列。
df_new.groupby([df_new['Person'], df_new['WL'], df_new['File'],
df_new['Threshold'
浏览 4提问于2018-07-19得票数 0
1回答
我正在尝试以下列格式刮取一些数据：
<div class="ac_acdetail">
<div id="ac_makemodel">
<a href='/aircraft-for-sale/turbine/jets/Bombardier-Challenger/300-34856/' title='Bombardier Challenger 300' class=''>Bombardier Challenger 300</a>
</div>
<div
浏览 6提问于2014-02-17得票数 0
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1回答
df = pd.DataFrame({'A': ['John', 'Boby', 'Mina', 'Peter', 'Nicky'],
'B': ['Pune', 'Mumbai', 'Pune', 'Mumbai', 'Pune'],
'C': [27, 23, 21, 25, 24]})
A B C
0 John Pu
浏览 3提问于2022-06-27得票数 0
3回答
我正试图在我的dataframe中创建一个“完全”列。
idx = pd.MultiIndex.from_product([['Room 1','Room 2', 'Room 3'],['on','off']])
df = pd.DataFrame([[1,4,3,6,5,15], [3,2,1,5,1,7]], columns=idx)
我的数据
Room 1 Room 2 Room 3
on off on off on off
0 1 4 3 6 5 15
1
浏览 11提问于2022-07-18得票数 2
3回答
我有一个初始化如下的数据帧，我想知道列'a‘中的值是否存在于列'b’中。
不可用
df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3, 1, 4, 1, 2],
'b': [1,5,1, 2, 3, 1, 3],
'c': [10,20,40, 50, 60, 70, 100]})
示例结果如下图链接所示：
浏览 0提问于2019-08-15得票数 1
我试图用熊猫来解决我用纯蟒蛇做过的问题，但不知道DataFrame groupby的最佳实践。
我想为每个邮编选择(在该邮编中的所有药物中)最多处方药物的百分比。如果两种药物的处方数量相同，我想选一种是“第一字母”：
import pandas as pd
drugs_prescriptions = pd.DataFrame({'PostCode': ['P1', 'P1', 'P1', 'P2', 'P2', 'P3'],
'Dru
浏览 1提问于2019-02-10得票数 2
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1回答
熊猫数据群按多级列的条件计数
、、、、
假设我们有这样的数据
np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(100,size=(4, 4)),columns = pd.MultiIndex.from_product([['exp0','exp1'],['rnd0','rnd1']],names=['experiments','rnd_runs']))
df['grp1','cat'] = ['A','A',&
浏览 1提问于2021-09-13得票数 0
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1回答
我有一个dataframe，它的列名已更改为
MultiIndex([( 'ID', ''),
('Probability', 'mean'),
('Probability', 'median'),
('Uncertainty', 'mean'),
('Uncertainty', 'median')],
浏览 1提问于2020-01-16得票数 0
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所以我有一个数组的对象，我试图分组在一起，我仍然是JS的新手，随着我越来越多的练习而变得更好，但还不是很好，不管怎样，我正在试图弄清楚如何在多个层次上进行分组。例如，如果我有一组主题公园，我想按州分组，然后按城市分组。我可以按州获得组，也可以按城市获得组，但我对州和城市的组有点迷路。 let parks = [{
id: 546,
name: "Kalahari Resorts",
city: "Wisconsin Dells",
state: "Wisconsin",
country: "U
浏览 19提问于2020-10-08得票数 1
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4回答
假设我有一个数据，看起来是这样的：
>>> df
Year MPG VehicleType FuelType
0 2000 20.5 Car Gas
1 2009 22.3 Car Gas
2 2017 50.9 Car Gas
3 2000 14.7 Car Diesel
4 2009 18.0 Car Diesel
5 2017 22.2 Car Diesel
我需要根据VehicleType列的值将F
浏览 0提问于2018-08-16得票数 8
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2回答
我有一个有三个级别的数据帧，让我们称它们为类->组->值： Class Group Value Fail
A 1 0 False
A 1 1 True
A 2 0 False
A 2 1 True
A 2 2 True
A 3 2 True
A 3 5 True
B 4 2 False
浏览 29提问于2020-06-14得票数 2
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我有以下多层次的数据框架：
Year 2016 2017
Quarter 3 4 1 2
Month Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun
A 0.16 0.95 0.92 0.45 0.30 0.35 0.95 0.88 0.18 0.10
B 0.88 0.67 0.07 0.70 0.74 0.33 0.
浏览 1提问于2018-08-03得票数 4
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1回答
基于字符串列表的熊猫数据过滤
、、、、
最近，我开始探索熊猫，我试图从sector.py中导入一个水果列表，并使用它作为一个过滤器来生成一个列表，其中只显示列表中的水果。我没有得到想要的输出，我的代码有什么问题吗？
在sector.py内部
Fruits=['Apple','Orange','Pineapples']
在calculator.py内部
import sector
import pandas as pd
pdmart = pd.read_csv('supermarket.csv')
pdextract = pdmart.groupby('item
浏览 0提问于2018-09-28得票数 1
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2回答
我正在尝试编写一个sub，它可以获取散列列表，并基于任意数量字段的内容创建嵌套列表。我只是不能正确地得到递归设置。我从数据库中获取了一堆bug数据，并希望将这些数据分组到一个任意的字段列表(团队、优先级等)上。我真的没有任何我认为足够接近的示例代码
下面的例子
我有以下DS：
$ds =
[
{
foo => 'A',
bar => 'B',
baz => 'C',
},
{
foo => 'A',
bar => 'B',
b
浏览 0提问于2012-09-19得票数 0
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如果您只知道键的名称(比如“昵称”)，而不知道该键在对象中的确切路径。
例如，昵称可以在第一级，如：
{"nickname":"Howie"}
或者在第二个层次上：
{"user":{"nickname":"Howie"}}
是否可以查询等于"Howie“的昵称以返回这两个文档？
浏览 2提问于2013-07-19得票数 2
2回答
修改多级词典
、、、、
我想要创建一个数据结构，用于在一个平面上存储各种可能的路径，其中的多边形分布在平面上。我决定使用嵌套的，多层次的字典，以保存各种可能的路径分裂在不动点。
这样一本词典的一个可能实例是：
path_dictionary = {starting_coordinates:{new_fixpoint1:{new_fixpoint1_1:...}, new_fixpoint2:{new_fixpoint2_1:...}}}
现在，我想继续从上一个定点构建新路径的结构，所以我必须在不同的嵌套级别编辑字典。我的计划是提供一个排序的密钥列表，其中包含给定路径的所有不动点，我将在最后一个提供的键中添加一个函数。
浏览 0提问于2019-04-21得票数 1
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1回答
根据下面的数据，我尝试添加一个新列，条件是每个id都检查最大值。然后将每个id的每一行的最大值放在新列中。
df
id value
1 0
1 0
1 0
2 0
2 1
3 1
3 1
预期结果：
id value new_column
1 0 0
1 0 0
1 0 0
2 0 1
2 1 1
3 1 1
3 1 1
我试过：
df['new_column'] = df.groupby(['id'])['value'].idx
浏览 0提问于2018-03-31得票数 4
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如果我将csv文件读入熊猫的dataframe中，然后使用groupby (pd.groupby(column1，.))，为什么不能在新的分组对象上调用to_excel属性。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("some file.csv")
data2 = data.groupby(['column1', 'column2'])
data2.to_excel("some file.xlsx") #spits out an error about series lacking the a
浏览 5提问于2015-12-29得票数 2
回答已采纳
我有Comp(PL，德甲等)专栏，gls专栏和球员专栏 standard.groupby(['Comp'])['Gls'].max() 通过使用这个，我可以在每个联赛中取得最多的目标。 Comp
de Bundesliga 41
eng Premier League 23
es La Liga 30
fr Ligue 1 27
it Serie A 29 但是我怎么才能显示进这个球的球员的名字呢？ 我用过这个， f = {'Gls': 'm
浏览 40提问于2021-06-25得票数 1
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2回答
Premise Description Victim Sex
7TH AND METRO CENTER (NOT LINE SPECIFIC) F 21
M 36
X 1
ABANDONED BUILDING ABANDONED HOUSE F 98
浏览 6提问于2020-07-26得票数 0
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我有以下数据：
pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2], 'key': ['a', 'a', 'b', 'a', 'b'], 'value': ['kkk', 'aaa', '5', 'kkk','8']})
我想将其转换为以下数据框架：
id value
1 {'a':['kkk', 'aaa'], 'b
浏览 5提问于2022-03-20得票数 0
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1回答
我对Libgdx和游戏编程很陌生.那是我的爱好
我已经下载了一些图片为一个非常容易的城市游戏。构建一个“一层”地图()非常简单，
它来了：！但是你可以在图片上看到背景(蓝色).然后是高层建筑(红色).So，它都是多层次的，它适合完美地结合在一起。所以我的问题是:构建这样的东西最好的方法是什么，或者它们是否是任何渲染的模式？如何显示不同高度的瓷砖?？例如，桥(例如，类似于TheoTown)?？
浏览 10提问于2016-06-28得票数 0
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