您好，我正在尝试将此数据帧按就业分组，但我想找出每种就业类型的感染率。 感染率应该很容易，因为它是受感染的人/总人数，但我无法在一行中计算出这一部分。我有这个 infect_df = gdf.groupby('employment').agg(rate=('infected' == 1.0 / 'infected':'size'))) 在数据帧中，如果他们被感染了，他们得到的是1.0而不是0.0，但我知道这
浏览 28提问于2021-04-25得票数 0
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我正在寻找一种简单可靠的方法来获得熊猫群对象的agg函数中的分组级别。因此，例如，对于以下组对象和agg命令：df = pd.DataFrame({'Name': ['foo', 'bar'] * 3,'Rank': range(6)})
grouped = df.groupby('Name')
浏览 3提问于2013-11-25得票数 1
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我正在使用pandas groupby，并希望应用该函数从组中的项目中生成一个集合。TypeError: 'type' object is not iterable中的以下结果但是下面的方法是可行的</
浏览 1提问于2016-06-01得票数 17
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我想将pyspark.ml.evaluation中的AUC函数应用到pyspark中的组中。aupr_sda = evaluator.evaluate(predictionAndSprScoreLabels_sda, {evaluator.metricName: "areaUnderPR"})
但无法找到在marketplace_id列上应用函数的方法。evaluator.metricName:
浏览 11提问于2022-11-08得票数 0
我有一只成群的熊猫。我想聚合多个列。对于每一列，有多个聚合函数。这很简单。棘手的部分是，在每个聚合函数中，我希望访问另一列中的数据。import pandas
{ 'A': 1, 'C: 4
浏览 1提问于2018-07-16得票数 2
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如果我在熊猫里有一个空的DataFrame，像这样：>>> dfColumns: [a, b, c]我聚集在组上，输出将--通常是--是一个空DataFrame：
>>> df.groupby('a', as_index=False).sum()
浏览 2提问于2014-10-10得票数 2
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我正在尝试在熊猫中使用groupby的定制功能。我发现，使用apply可以通过以下方式完成这一任务：import pandas as pd
x['cm'] = x['countpd.DataFrame(data, columns=['pool', 'count', 'mean'])
df_gb = df
浏览 0提问于2019-01-14得票数 6
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使用参数化的聚合函数聚合一组值。 我有一个数值的numpy数组和一个聚合函数，它是一个参数(选项有sum、count、avg、max、min等)。如何在代码中动态应用此聚合函数？pd.DataFrame({'values': combined_vals_list , 'group': [1]*len(combined_vals_list)})
agg_co
浏览 10提问于2019-01-03得票数 0
我试图动态创建一个lambda函数的字典，将其传递给Pandas中的agg()函数，并计算“异常”的数量。(aggdict) 但是由于某些原因，聚合只应用了column_b的第二项，而不是column_a上的第一项，我尝试在prepareAggDict函数中将它们分离到不同的lambda中，它确实工作得很好不幸的是，我必须为不同
浏览 38提问于2021-05-10得票数 1
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我试图理解为什么直接在组上调用count()返回正确的答案(在本例中，该组中有2行)，但是通过agg()函数中的lambda调用count返回时代的开始("1970-01-01 : 00:00:00.000000002np.datetime64('2006-03-30')]}).groupby(lambda x: True)
>>tim
浏览 0提问于2015-08-10得票数 1
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我正在尝试使用pandas.DataFrame.agg函数在第一列的上使用agg函数是numpy.std。这是很奇怪的print(type(dataframe))
print(dataframe.
浏览 0提问于2021-05-25得票数 1
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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我有一个小包，里面有一些依赖项，比如pandas和gensim。文件结构如下所示 __init__.py在__init__.py文件中，我有import agg_clean，所以我能够以链接的方式访问函数，例如：pkg.agg_clean.function()
但是，我在agg_clean.py中有几
浏览 2提问于2014-10-23得票数 5
在讨论时，我遇到了这个看似奇怪的行为。一种选择是聚合并使用lambda来创建一组唯一值： cat2
cat1，我会得到与lambda方法相同的行为，通过这样做，我可以看到pandas使用Series调用该函数。看起来set是用DataFrame调用的，因此在迭代对
浏览 3提问于2017-11-29得票数 5
我最近正在练习一些Python，我遇到了一个路障，在那里我无法让agg()工作，后来我发现这是因为我不需要调用函数。我的问题是:我希望有人能解释一下，当我们在函数的末尾写()时，我们到底在做什么，以及做它和不做它有什么区别
编辑:这个代码是示例代码，IM没有在这个代码上寻找答案。我在寻找一个关于调用或不调用A函数的概念的答案，以及它是如何工作的。我所使用的返回错误
浏览 4提问于2022-06-12得票数 -1
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对于当前的项目，我想计算一组值的均值和方差。f"numpy操作在“pandas.errors.UnsupportedFunctionCall中无效: numpy操作在groupby中无效。使用.groupby(.).mean
浏览 10提问于2022-10-06得票数 0
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Pandas的groupby().agg()允许对数据帧中的每个组执行操作。但是，我不知道如何在agg()中使用子组信息。True, False, False, True, False, False], }
我希望根据'a'将df划分为多个组，然后针对每个组查找在所有
浏览 3提问于2017-11-22得票数 0
我想通过agg()在熊猫群中使用自定义函数。我知道可以选择使用应用，但是我想要做几个聚合。下面是我试图为加权平均值工作的测试代码。a weighted average in Pandas.size=(4,4)), columns=list('ABCD'))dfr = dfr.groupby('group').agg</em
浏览 16提问于2022-04-15得票数 4
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我正在使用pandas groupby+agg功能来生成漂亮的报告df.groupby('year').agg(aggs_dict)
我想在整个数据帧上作为一个单独的组使用相同的aggs_dict，不对年份进行划分，类似于
浏览 9提问于2016-09-07得票数 10
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如果一个组的所有值都是DataFrame，我希望使用sum聚合一个Pandas sum，并得到NaN。这在.agg('sum', min_count=1)的情况下是可行的，但是当使用聚合字典时，min_count会被忽略。 'w': [-1, 1, np.nan, 1, np.nan, np.nan]}
df = pd.Da
浏览 0提问于2018-10-15得票数 3
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