我有一个dataframe，它有一个列，其中包含一个值列表。数据帧中的每一行都有一个相同长度的列表。我想使用Dataframe.groupby对数据帧中的数据进行分组，并按以下方式对列表求和： 在： import pandas as pd
a = pd.DataFrame(5,6,7,8,9])]], columns=['id', 'grp', 'values'])
#Some f
浏览 28提问于2018-09-05得票数 3
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我通过使用sum、max和min等函数将Pandas GroupBy和Groupby.agg用于我的数值列，但我注意到以前强加给我的列的数据类型(如np.int8、np.int16、np.int32)在GroupBy聚合后不会保留，实际上每一列都被覆盖为int64。Pandas版本1.1.5
我目前的解决方案是在完成groupby聚合后重新转换，这是一个已知的问题和/或有更好的解决方案吗？
浏览 19提问于2021-03-16得票数 1
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319.0, 298.0, 323.0]57674 [54.0, 114.0, 124.0, 103.0]df.groupby('X').agg({'Y' : sum})
结果如下：因此，它将列表连接在一起，而不是按元素对它们求和。
浏览 19提问于2018-08-20得票数 12
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198317 0.0 9.666823e-01 KLHL17我想对基因匹配的值进行平均，所以我使用common_mouse = common_mouse.groupby(['GENE'], as_index=False).agg([np.average])显示
[('v10', '
浏览 25提问于2018-08-23得票数 2
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在groupby之后，如何在数据帧上使用collect_set或collect_list。例如：df.groupby('key').collect_set('values')。
浏览 2提问于2016-06-02得票数 62
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在Python Pandas中，我想通过对多个列执行多个聚合函数来添加列，比如R mutate_each。例如，Python Pandas能否实现与以下R脚本相同的处理？iris %>% mutate_each(funs(min, max, mean), starts_with("Sepal"))
然而，我能够实现与使用Pandas的变异体相同的处理。如下面的代码所示，我可以执行一个聚合函数并添加<e
浏览 3提问于2017-10-18得票数 5
我有一个dataSet：我尝试groupBy的第一列，我想聚合所有的列。这就是我使用以下代码按第二列进行聚合时得到的结果：
其思想是为每个第一列值获取一个列表中其他列中的所有值
浏览 3提问于2020-06-05得票数 1
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pandas有没有一种内置的方法，可以在同一列df["returns"]上应用两个不同的聚合函数f1, f2，而不必多次调用agg()？示例数据帧：import datetime as dtdf = pd.DataFrame: np.repeat(1, 10)语法上错误，但直觉上正确的方法是：
# Assume `f1` and `f2` are defined fo
浏览 0提问于2012-09-26得票数 190
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我一直在玩pandas数据帧中的聚合。，对列a使用mean，对列c使用min。我使用以下方法进行聚合： agg_dict = {'a':{'a':'mean'},'c':{'c':'min'}}
aggregated_df = df.groupby("batch").agg(agg_dict) 问题是，我希望最终的数据帧具有与原始数
浏览 21提问于2020-09-05得票数 0
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对一列列表进行分组可以很好地处理单个索引： {'idx': 'A', 'list_str{'idx': 'B', 'list_str': ['on', 'the', 'wild&#
浏览 0提问于2017-06-23得票数 1
我使用的源码如下：import pandas as pd
data = pd.read_csv('C:/Users/user/Desktop# Create weekly datadata_weekly = data.groupbySTORE_ID', 'WEEK_NUMBER'],
浏览 2提问于2019-01-23得票数 1
我有一个很长的要应用mean()的列列表&另一个要应用max()的长长的列列表。我如何在单个pandas groupby()函数中做到这一点？我写了如下所示的代码，但显然不起作用。x_data_roll=x_data1.groupby(['uid','date'])['a','b','c','d'.....'p'].mean().['
浏览 0提问于2016-01-10得票数 0
我想获得一个字典，其中第一列为键，第二列为值，如下所示：
B = {1 : [5,6], 2: [3], 3: [4,5]}
浏览 1提问于2022-09-19得票数 0
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我使用的是pandas DataFrame，其中一列包含numpy数组。当尝试通过聚合对该列求和时，我得到一个错误，声明‘必须生成聚合值’。例如：import numpy as np
g=DF.groupby('category')
g.agg({'arraydata':s
浏览 0提问于2013-06-07得票数 11
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在h2o中是否有与拆分应用-组合方法不兼容的摘要函数列表？它是否只适用于sql-模拟函数，如求和、计数或stdev？
浏览 0提问于2019-02-18得票数 0
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我有一个交易的Pandas DataFrame：0命令：它生成一个groupby对象：
Purchase_Type year_month
浏览 0提问于2018-07-22得票数 3
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通常，当我们使用pandas执行groupby操作时，我们可能希望跨多个系列应用多个函数。
似乎是执行这些分组和计算的自然方法。但是，在groupby.agg和groupby.apply的实现方式之间似乎存在差异，因为我不能使用agg对列表进行分组。元组和集合可以很好地工作，这表明你只能通过agg聚合到不可变的类型。通过groupby.apply，我可以将一个系列直接聚合到一个列表中，而不会出现任何
浏览 29提问于2018-02-22得票数 2
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我有一个带有两级MultiIndex的Pandas DataFrame对象。此外，它显然包含许多额外的列(例如'A'，'B'，'C'，'D'，'E')。为此，我只选择了列的子集，使用GroupBy按levels=[0,1]对这样划分的数据帧进行分组，并使用字典执行agg，为提到的子集中的每个选定列配置聚合函数。df[['C', 'D', 'E']]
浏览 4提问于2020-04-29得票数 0
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我在试着比较pandas.DataFrame.pivot_table()和pandas.DataFrame.groupby。我有一个关于tips的经典数据集：url = 'https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv
浏览 1提问于2017-03-05得票数 3
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