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按另一列中的键分组后，如何添加两列， 例如，我有下表： +------+------+------++------+------+------+| 5 | 2 |
+------+----------------------+ 我可以得到一个列的总和，分组Col1，Col1，然后添加他们的结果，但我在这个过程中创建了多个列<
浏览 7提问于2019-04-04得票数 0
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我有4列textID，A，B，C的数据df2['quantile']=df2.C.groupby(df2.itextID).transform(lambda x: 问题1:如何扩展它，使groupby对象现在使用<
浏览 1提问于2019-04-13得票数 2
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我正在练习使用熊猫模块和一个目录。在查找两列时，我在使用groupby时遇到问题。它与一个列一起工作，并给出列表中pokemon的数量。添加一个列来计算它会更容易，如下所示：df.groupby(df["Type 1"]).count()["Count"]|Type 1 |但是，如果要在计数中添加</
浏览 13提问于2021-03-22得票数 0
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我正尝试在我的数据框中添加一个列，它的作用相当于Excel中的SUMIF。如果可能的话，我想避免使用groupby然后合并。我尝试对两列"manager“和"product”进行分组，然后对"value“字段求和。我认为我可以使用groupby完成此操作，然后进行转换，但是当我添加第二列时，它将返回所有的nans。df["mgr_prod_net"] = df.<em
浏览 0提问于2020-04-01得票数 0
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图像A是我的两列数据帧，这两列是多个值，我希望将此val列转换为列的标题，如图像B所示，并为每个用户添加值的计数。我试着使用pandas groupby和count，但没有得到预期的结果。'Y','X','Z']
dm = pd.DataFrame(list(zip(lst, lst2)), columns =['Name', 'val&#x
浏览 4提问于2020-05-20得票数 2
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我编写了一个函数，其中包括一个groupby聚合。例如，df.groupby([column, 'columnA', 'columnB', 'columnE'....'因为有很多groupby列，所以我不想为不同的聚合级别重写所有这些列。对于一个输出，我需要列等于一个字符串，而对于另一个输出，我需要有两个列字符串(另一个聚合级别的层)。我正在尝试连接两个字符串，例如
浏览 3提问于2022-05-12得票数 0
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熊猫数据栏中的和列
、、、
我有一个excel电子表格，其中包含键列(k1、k2)和金额列(a1 A1 a12)。import pandas as pddf1=df.groupbyTypeErrorTraceback (most recent call last) <ip
浏览 0提问于2019-03-29得票数 0
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假设我有两个数据格式：('a', 'b', 'c')列的df和列('a', 'b')的tf。我在df中的两个公共列上做了一个组合并：如何根据c将列c“添加”到tf，即
tf[i]['c'] = grouped_sum对于具有单
浏览 1提问于2014-08-29得票数 1
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我有一个CSV文件，其中包含3列: State、bene_1_count和bene_2_count。 for _ in range(12)]})df['ratio'] = df.groupby(['state']).agg(df['bene_1_count']/df
浏览 1提问于2017-02-05得票数 11
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我有一个有两个列的dataframe : name和version。 最好用groupby就像这样，但我不知道如何在bolean中添加</e
浏览 3提问于2022-04-25得票数 1
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我有关于熊猫的资料 123 1 0 2 123 1 0 2 123 2 10 1 code rank quant sales
浏览 1提问于2019-08-23得票数 1
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我基于两列按panda frame分组，并将第三列的总和添加到这个groupby对象。它工作得很好，但我正在试图弄清楚应该如何迭代这个返回的对象。print groupby_abundance
这是上面打印的输出
浏览 0提问于2018-02-27得票数 2
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在聚合操作后解除对熊猫数据的分组
、、、、
我在我的数据中使用了"groupby“方法来查找每个位置的总人数。
在"sum“列的右边，我需要添加一个列，该列列出每个位置的所有人名(最好是在单独的行中，但列表也可以)。dataframe.groupby(by=['location'], as_index=False)['people'].agg('sum')
浏览 2提问于2022-04-19得票数 0
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pandas.Series groupby方法使按另一个系列进行分组成为可能，例如：df = pd.DataFrame(data)grade.groupby(df['age']).mean()
但是
浏览 4提问于2019-12-02得票数 0
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我有一个很大的数据集，需要根据一个名为AoIs的列执行计算。例如，对于Name=="P_01"所在的所有点，我希望得到front在AoIs列中的所有持续时间的总和。下面是我正在使用的数据片段：0 P_01 NaN 1704.08 P_01 [concerns_form] 299.0
9 P_01 [concerns_form] 390.
浏览 1提问于2019-01-05得票数 0
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1 a x2 1 c y4 2 b x6 2 d z8 3 c z 我想使用A列的值执行groupby。B列的所有值，并创建一个包含C列的所有值的列表。到目前为止，我已经能够以这种方式创建两个所需的列： B = df.groupby("A")["B"].apply(lambda x: &qu
浏览 17提问于2020-04-30得票数 1
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original_event_date']).dt.strftime('%Y-%m')
df_sum_b = df_b.groupby
浏览 0提问于2019-01-27得票数 0
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我可以按某些列进行分组，然后使用.map将结果作为新列添加--这不是问题。但是我需要的是按两列分组，然后我想将结果添加到df中，但它不起作用。例如，对于上一栏中有5年的2款奥迪，应该有111000 (这是我们从两者之和中收集的)两个条目，而对于8岁的用户，应该有一个不变的值。如果你能帮我的话会很高兴的。raw.githubusercontent.com/codebasics/py/master/
浏览 1提问于2022-04-02得票数 0
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我有一个包含A、B、C、D、E列的庞大星火数据集。问题是，如果我最初在A列上重新分区，然后执行两个“分区内”groupBy操作：
**groupBy("A", "C")**....map(....).**groupBy("A", "E")**....map(....)Spark2.0是否足够聪明，可以进行旁路洗牌，因为对于父阶段来说，两个groupBy操作都是“内部分区”--即A列<
浏览 7提问于2017-04-10得票数 0
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100,200,300,700,800,900,1100,1200,1300], 'ITEM-B':[4000,5000,6000,3000,3500,4000,500,600,800]})我想按ID和sum项-A和ITEM-B进行分组，但我也希望为每个组添加2列以包括最小年和最大年份。我最初的想法是添加两个新列，并用min和max填充每一行，这应该如下所示：然后，我可以使用groupby/sum函数来获取总计并删除
浏览 7提问于2022-02-21得票数 1
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