有一个大的数据文件,在这里我需要移除行中的陷阱。我使用groupby对ID进行分组,然后将12列的值添加到列表中。我需要的最后一步是删除列表中的重复值。我知道set()将删除传统列表中的陷阱,但我不确定这在我的groupby中是否有效,或者是否有更好的方法。import pandas as pd
df = p
使用angular.filter,我使用groupBy和length来给出用户emailId记录的记录数。"leaderboard in value | filter: emailId as filteredList"></li>这一切都很好,给我一个emailIds列表我要做的是按每个emailId的记录数对数据进行排序(换句话说,按{{ filteredList.length}}返回的值对数据排
我有一个二维列表,必须从2D列表中获取2列,并将每个列的值作为键:值对。for i in range(len(table))])) #Place col column into tuple so it can be placed into dictionary
groupby= tuple(([table[i][by] for i in range(len(table))])) #Place groupby column into tuple so it