我正在尝试使用Pandas复制以下SQL，但它比我预期的要复杂得多： SELECT , count(*)FROM tabledf_total.join(df_some_condition, on='id').join(df_some_ot
浏览 16提问于2020-09-12得票数 1
假设我有一个包含6列的Pandas DataFrame和一个自定义函数，该函数对2或3列中的元素进行计数并生成布尔输出。当从原始数据帧创建groupby对象并应用自定义函数df.groupby('col1').apply(myfunc)时，结果是一个长度等于col1类别数量的序列。如何扩展此输出以匹配原始数据帧的长度？编辑：
下面是一个
浏览 5提问于2018-11-16得票数 1
我有一个时间序列，即有一个列(包含值)和索引(包含时间戳)的pandas.DataFrame。有许多值为0，我希望连续检查0。如果一个接一个有太多的0，我想删除太多的0。01:03.010 012:01:08.010 012:01:12.101 3可能解决办法
一个可能的解决方案将循环通过具有两个变量的DataFrame :第一个是在非0之后的第
浏览 0提问于2017-04-21得票数 0
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在Python3.6中，我在for循环的帮助下遍历了pandas dataframe中的groupby列。这样做的问题是，如果我有很多数据，它就会变得很慢。这是我的代码：dataDict = {}
for metric, df_metric in frontendFrame.groupby('METRIC'): #dataDict[metric] = df_metric.to_dict('records') # Conver
浏览 0提问于2018-03-01得票数 0
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我有一个非常大的TextEdit文档形式的JSON文件列表，每个文件都有6个键值对。import pandas as pd我认为可以通过使用groupby迭代每个JSON文档来创建每个列。编辑:我认为正确的方法是将每个<
浏览 0提问于2016-02-02得票数 0
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通过使用Pandas groupby，我获得了某些用户在一周中的任何一天平均有多少活动的数据。根据用户和日期分组，我计算了过去30天内几个用户的最大值和平均值。现在，我想要找出，对于每个用户，哪一天对应于他们的每日最大活动，以及该活动的平均大小。2 3 778 04 3 6672 2
包含这些组的对象是通过以下方式<e
浏览 9提问于2016-09-28得票数 1
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我想知道如何使用groupby和head来获得一组记录的前n个值，其中n是在原始数据where的列中编码的。import pandas as pd
gp = df.groupby("A").head(2)这将返回每个组的前2条记录。
浏览 3提问于2021-04-16得票数 1
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熊猫数据中组合群后创建共享变量
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以下是一些测试数据：df = pd.DataFrame(data={"family":["Smith","Miller","Simpson","Miller","shirt_color":["green","yellow","red","yellow","green","red","yel
浏览 3提问于2018-10-15得票数 4
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我有一个Pandas DataFrame，我groupby一个列，调用.size，然后调用.plot.barnodes.groupby("Name").size().plot.bar(sort_columns="Class")
对数据框中的列进行预排序也没有任何效果--如何</
浏览 1提问于2015-12-03得票数 0
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如何将数据集与熊猫群相结合
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我有一个dataframe df和一个列df['table']，这样df['table']中的每一项都是具有相同标题/列数的另一个数据same。我想知道是否有办法像这样做groupby：name tableJoe Pandas df2Bob, df3, and
浏览 0提问于2020-10-07得票数 7
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我有这个数据框架，其中我有3列‘区域’，‘州或省’，‘销售’，我已经按地区和州或省分组，并希望在销售中获得价值。但我想从每个地区得到最大的州！我怎么能得到？sales_by_state = df_n.groupby(['Region', 'State or Province'])['Sales'].sum()
sales_by_state = sales_by_state.to_frame
浏览 8提问于2022-12-02得票数 0
我有一个数据帧，我想首先使用groupby方法来收集每列的第一个时间戳。import pandas as pdimport datetime as dt
ts2 =first方法：我没想到会生成这样一个数据框，其中NaT被选为出现在时间戳之前的<e
浏览 0提问于2015-07-13得票数 2
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我有一个熊猫数据帧df。然后我按其中一列(A)分组，关注另一列(B)，并获得每组的平均值： group_mean = df.groupby('A').B.agg('mean')<class '
浏览 2提问于2021-09-04得票数 0
我使用了一个简单的'groupby‘来压缩Pandas数据帧中的行： df = df.groupby(['col1', 'col2', 'col3']).sum() 在新的DataFrame 'df‘中，'groupby’函数中使用的三列现在在索引中是固定的，并且不再是列索引0、1和2-以前的列索引4现在是列索引0。如何阻止这种
浏览 12提问于2021-04-28得票数 2
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我建立了以下函数，目的是估计熊猫的DataFrame列的最优指数移动平均。1-eps)])
现在，我想在下面的测试df中将这个函数应用于每个使用熊猫-groupby创建的组： data1 data2 key1 key21 -0.038490 -1.504290NaN
浏览 0提问于2018-03-26得票数 1
我在IPython中有以下数据框，其中每一行都是一只股票：Out[261]:Int64Indexgroupby操作，该操作计算"yearmonth“列中每个日期的所有数据的上限加权平均回报率。，并将它们保存为日期匹配的常量列。但是，将groupby操作的结果分配到父数据帧上的新列中的“正确”P
浏览 3提问于2012-08-30得票数 99
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正在尝试从groupby计算创建新列。在下面的代码中，我为每个日期获得了正确的计算值(请参阅下面的组)，但是当我尝试使用它创建一个新列(df['Data4'])时，我得到的是NaN。因此，我尝试在数据帧中创建一个新列，其中包含所有日期的Data3和，并将其应用于每个日期行。例如，2015-05-08在2行中(总数为50+5 = 55)，在这一新列</em
浏览 4提问于2015-05-15得票数 114
这是我的原始数据集的一个片段：<code>C0</code>
我编写了一段代码来拆分<code>D1</code>，并为<code>D2</code>、<code>D3</code>和<code>D4</code>创建了单独的列。然后，我通过将<code>D6</code>与<code>D7</
浏览 14提问于2020-11-16得票数 0
假设我有一个有3列的数据帧。我想按其中一列对其进行分组，并使用自定义聚合函数为每个组计算一个新值。
这个新值具有完全不同的含义，它的列没有出现在原始数据帧中。因此，实际上，我希望在groupby() + agg()转换期间更改数据帧的形状。原始数据帧看起来像(foo, bar, baz)，并且有一个范围索引，而结果数据帧只需要有(qux)列和baz作为索引。import p
浏览 2提问于2018-11-08得票数 7
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