如何在pandas中使用条件分组
在pandas中使用条件分组的方法可以通过groupby()函数结合条件来实现。下面是一个完整的答案示例：
在pandas中使用条件分组可以通过groupby()函数结合条件来实现。groupby()函数可以将数据按照某个或多个条件进行分组，并对每个分组进行相应的操作。
首先，我们需要导入pandas库，并加载数据集。然后可以使用groupby()函数来对数据进行分组。在groupby()函数中，我们需要指定用于分组的条件，并选择需要进行操作的列。
例如，假设我们有一个包含学生姓名、科目和分数的数据集。我们希望按照科目对学生进行分组，并计算每个科目的平均分。我们可以使用以下代码来实现：
import pandas as pd
# 加载数据集
data = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
'科目': ['数学', '数学', '语文', '语文', '英语'],
'分数': [80, 90, 75, 85, 95]})
# 按照科目进行分组，并计算平均分
result = data.groupby('科目')['分数'].mean()
print(result)输出结果为：
科目
数学 85.0
英语 95.0
语文 80.0
Name: 分数, dtype: float64在这个例子中，我们使用groupby()函数将数据按照科目进行分组，并对每个分组的分数列计算平均值。
对于条件分组，我们可以使用filter()函数来筛选满足条件的数据。filter()函数可以根据条件返回数据集的子集。
以下是一个示例，假设我们要筛选出每个科目中分数大于80的学生：
import pandas as pd
# 加载数据集
data = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
'科目': ['数学', '数学', '语文', '语文', '英语'],
'分数': [80, 90, 75, 85, 95]})
# 按照科目进行分组，并筛选分数大于80的学生
result = data.groupby('科目').filter(lambda x: x['分数'].mean() > 80)
print(result)输出结果为：
姓名 科目 分数
0 张三 数学 80
1 李四 数学 90
4 钱七 英语 95在这个例子中，我们使用filter()函数对每个分组进行过滤操作，筛选出分数平均值大于80的学生。
这是一个在pandas中使用条件分组的简单示例。根据实际需求，我们可以在groupby()函数中使用更复杂的条件，进行更多的操作和分析。
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我希望在t_list指定的时间段内每10分钟创建一个散点图。我在行TypeError: cannot compare a dtyped [datetime64[ns]] array with a scalar of type [bool]中得到了错误df_t = df[(df['datetime']>=t & df['datetime']<t_end)]，但是t和t_end的类型都是datetime。这些变量中的非类型为bool。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as
浏览 4提问于2019-10-17得票数 0
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我正在处理一个大数据，我想提取一个子集。在SQL表示中，这是我想要实现的。我想用熊猫/矮胖来做这个。
select * from Data where cpty_type = 'INTERBRANCH' and (settlementDate >= '2017-04-18 00:00:00.000' or settlementDate = '1899-12-30 00:00:00.000'))
这两项声明是关于各自工作的：
#1. unionX1 = data[data.cpty_type == 'INTERBRANCH'
浏览 11提问于2017-04-29得票数 2
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2回答
我正拼命地试图为find命令编写一个模式，但它从来没有起作用。我想搜索所有的*.txt和*.h文件：
find . -name "*(*.h|*.txt)"
find . -name "(*.h|*.txt)"
find . -name *(*.h|*.txt)
find . -name "*\(*.h|*.txt\)"
find . -name '*("*.h"|"*.txt")'
浏览 3提问于2013-11-21得票数 2
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4回答
我的目标是在另一个元组中创建一个元组，例如：(398905, 6340963, 2019)应该变成((398905, 6340963), 2019)。
我创建了一个Pandas DataFrame，并将其转换为一个元组列表：
#create dataframe with 3 rows, 4 columns
data = {'X_coords':[398905, 492561, 496561], 'Y_coords':[6340963, 6526362, 6527362], 'YEAR': [2019, 2020, 2020], 'ID&#
浏览 9提问于2022-10-06得票数 0
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我似乎无法打印以下行：summarydata["Name"].groupby(["Tag"]).size()
不会得到错误：
File "C:\Users\rspatel\untitled0.py", line 76, in <module>
print(summarydata["Name"].groupby(["Tag"]).size())
File "C:\Users\rspatel\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\serie
浏览 0提问于2021-09-20得票数 2
我正在尝试从pandas_udf返回一个特定的结构。它在一个集群上工作，但在另一个集群上失败。我尝试在组上运行udf，这需要返回类型为数据框架。
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
import pandas as pd
import numpy as np
from pyspark.sql.types import *
schema = StructType([
StructField("Distance", FloatType()),
StructField("CarId", IntegerTy
浏览 2提问于2018-03-26得票数 5
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1回答
我对潘达斯很陌生。如何将以下查询转换为熊猫语法。我不再查询MS访问表，我现在正在查询一个名为df的熊猫DataFrame。
查询是：
SELECT
Short_ID,
SUM(IIF(Status = 'Completed', 1, 0))) / COUNT (Status) AS completion_metric
FROM
PROMIS_LT_Long_ID
GROUP BY
Short_ID;
查询结果如下所示：
Short_ID | completion_metric
---------+------------------
10
浏览 3提问于2021-09-17得票数 0
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问题
我想在drool规则中评估解决方案的聚合值。例如，在学校日程安排方案中，员工不得超过每周40小时。如何使用TimeGrain模式在约束中实现此场景？
实验
我使用EasyScoreCalculator和Drools实现了这个场景(参见下面的代码)。关系模型如下所示：
日程只代表一个星期。
getTotalHours(.)方法返回计划在一周内的总时数。
EasyScoreCalculator
public HardSoftScore calculateScore(Schedule schedule) {
int hardScore = 0;
浏览 0提问于2019-05-27得票数 0
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它可以在没有聚合或计数的情况下遍历Pyspark groupBy数据帧吗？ 例如Pandas中的代码： for i, d in df2:
mycode ....
^^ if using pandas ^^
Is there a difference in how to iterate groupby in Pyspark or have to use aggregation and count?
浏览 54提问于2020-01-07得票数 3
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2回答
我是python的新手，我有一个问题是如何过滤掉一些不包含任何女性案例的组(按“日期”分组)。假设我有一个如下的数据帧： import pandas as pd
import numpy as np
exam_data = {
'date': ['2000-1', '2000-1', '2000-1', '2000-2', '2000-2', '2000-3', '2000-4', '2000-4', '2000-5
浏览 25提问于2021-11-02得票数 1
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我正在使用df.iterrows()循环数据。我不想循环遍历所有行，而是设置每次访问的行数。首先我想访问前两行，然后是第三行到第六行，然后是剩下的行。有办法在行中循环吗？
以下是我所拥有的：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('ABCD'))
df['key1'] = 0
df.key1.iloc[0:3] = 1
df.key1.iloc[3:7] = 2
df.key1.iloc[7:] =
浏览 3提问于2017-06-12得票数 0
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1回答
给定一个多索引Pandas，df2，我想计算每个类别中每一行的差异。
import pandas as pd
inner = ('a','b','c')
cols = ('A','B','C','D')
df1=pd.DataFrame(np.random.randn(3,4), index=inner, columns=cols)
df2=pd.concat([df1,df1],keys=['X','Y'])
df2：
浏览 1提问于2015-09-28得票数 1
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1回答
我最近开始使用python和现在的pandas来读取excel文件。我有点纠结于一个问题，我没有找到任何类似的例子。 假设我有来自不同机器的不同分钟的数据。发生的情况是，一台机器有多个信息。例如，在下图中，如果考虑机器13.5，则在5 5分钟内有5个关于成本和温度的信息。 我需要成本、温度和分钟信息的平均值，也就是说，每个machine.Considering只有一行。例如，我只需要一个输出来表示成本，即34，4(34+35+35+35+33/机器13.5)。下面是我的代码。 import pandas
df = pandas.read_excel(
浏览 14提问于2021-11-03得票数 0
我需要创建一些定时数据的框图，其中一个框表示每个月的原始数据。如下所示：
现在，让我们尝试使用pandas创建它：
matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
N_DAYS = 100
dates = pd.date_range('20130101', periods=N_DAYS)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(N_DAYS,1), index=dates)
我可以按月重采样(代码为M)并应用诸如median之类的聚合函数
df.resample('
浏览 8提问于2017-02-27得票数 4
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我有一本熊猫词典DataFrames。我想组合这个字典中的数据帧，以创建一个包含较少键的字典，但使用较大的数据帧作为值。
例如，在下面的示例中，我希望从d创建d_new。
d = {1: pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[3,4]}),
2: pd.DataFrame({'a':[3,4],'b':[5,6]}),
3: pd.DataFrame({'a':[10,11],'b':[12,13]}),
4: pd.DataFrame({
浏览 0提问于2021-10-14得票数 0
1回答
我对python和编程还比较陌生，我一直试图为印度次大陆制作一些初步的降水数据，特别是在6月、7月、8月和9月期间的印度夏季风。我已经理解了教程中的一些代码，以获得下面所示的JJA的情节，但未能对其进行适当的修改，以显示我作为JJAS而不是JJA的季节。简单地用JJAS代替JJA当然会产生错误
KeyError：“JJAS”
我在同一个论坛上看到了一个解决方案，但是我无法使它适应我的代码。如果我能收到关于这方面的任何建议，我将不胜感激。谢谢！
下面是代码
import xarray as xr
import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplo
浏览 12提问于2021-07-20得票数 1
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2回答
我需要通过datetime列和另一个str(object)列来转换一个dataframe，以便按组应用函数，并将结果分配给组的每个行成员。我理解，但不能同时为这两个条件创建一个pandas.Grouper。因此：
如何在多列上使用pandas.Grouper？
浏览 6提问于2018-09-05得票数 16
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1回答
我正在尝试使用Pandas评估Power Query/M以进行一些可重复的转换。到目前为止一切都很好，但我在Pandas中遇到了下面的场景，如果有人指出(我想)我做错了什么，我将非常感激。
我有一个DataFrame，它看起来像：
sales rep quarter result value
0 adam q1 target 3000
1 ben q1 target 3200
2 cal q1 target 2900
3 dan q1 target 340
浏览 2提问于2020-08-01得票数 0
在Pandas中，如何在同一个数据集中进行多步/顺序聚合？好像每个步骤都是下一个步骤的“子查询”。
在SQL中，我可以这样想：
SELECT x.A, COUNT(x.B) as B_COUNT, SUM(x.C_SUM) as C_SUM
FROM (
SELECT df.A, df.B, SUM(df.C) as C_SUM
FROM df
GROUP BY df.A, df.B
) x
GROUP BY x.A
在Python3.4和Pandas0.19.2中工作，我有这样一个数据框架：
import pandas
import numpy
numpy.rand
浏览 0提问于2016-12-30得票数 1
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我有一个名为user的表，如下所示。在给定的表中，我希望选择偏移量为1的最大值。
我使用的查询如下：
select offset, max(value) as max_val from user having offset = 1
从上面的查询中，我期望得到max_value = 4，但是我得到了max_value = 0。请帮帮我。
浏览 0提问于2019-05-24得票数 0
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我在一本书里看到了这个部分。
这里，x是一个纯NumPy数组。
我认为x [x<5]来自NumPy的这种行为与Pandas是不相容的，对吗？
我不知道但是..。在NumPy中，我们从x [x<5]得到一个一维数组(尽管x是2D的)。
我在Pandas方面有一些以前的经验，所以我希望在条件不满足的情况下得到一个2D数组(3x4)填充的NaN，并填充实际值，其中满足条件。
为什么它会这样表现(即返回一维数组)？这似乎不太有用，对吧？
还有另一个类似于Pandas的NumPy函数，即不改变原始数组的形状吗？
浏览 7提问于2022-03-29得票数 1
我有这门课：
public enum KindOfPerson
{
Student, Teacher, ...
}
public class Person
{
// This contains only numbers between 0 and 1
public double ScorePercent { get; set; }
public KindOfPerson Type { get; set; }
}
我有一个人员列表，然后应用这个LINQ函数，得到另一个由KindOfPerson分类的列表，并计算属于该KindOfPerson的所有人员的平均分数：
浏览 7提问于2011-08-09得票数 2
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2回答
我试图从其他列中获得一个基于列的或某些条件，基本上，如果满足了这些条件中的任何一个，结果在新列中应该是否定的，否则是肯定的；我多么容易得到大量错误，即使我用' or‘来代替’AC.26‘，谁能帮助认识到这一点，因为我尝试过的不同方法似乎行不通。
sales["NEW"]=np.where((sales.Status=='Done' |
sales.Status=='out' |
sales.Status=='in' |
s
浏览 6提问于2021-01-01得票数 1
2回答
我遇到了一个我搞不懂的问题。在FreeRadius中，我使用“后代理”部分来评估条件。这对我来说一直都很好。然而，现在我面临一个奇怪的问题：
这是我收到的访问-接受：
(11877) Tue Jul 2 10:21:36 2019: Debug: Received Access-Accept Id 198 from xxx.xxx.xxx.xxx:1812 to xxx.xxx.xxx.xxx:53259 length 309
(11877) Tue Jul 2 10:21:36 2019: Debug: Proxy-State = 0x3731
(11877) Tue Jul
浏览 0提问于2019-07-04得票数 0
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My管线: Kafka ->数据流流(Beamv2.3) -> BigQuery
考虑到低延迟在我的例子中并不重要，我使用来降低成本，如下所示：
BigQueryIO.writeTableRows()
.withJsonSchema(schema)
.withWriteDisposition(WriteDisposition.WRITE_APPEND)
.withCreateDisposition(CreateDisposition.CREATE_IF_NEEDED)
.withMethod(Method.FILE_LOADS)
.withTriggeringF
浏览 0提问于2018-03-19得票数 5
3回答
在Pandas中应用条件
、、、
我有一个超过20000行的数据集，大致是这样的： dataset.head() ? 所以，我想要的是只保留Ids作为日期: 2018,2017和2016加在一起(而不仅仅是其中之一)。例如:我不会有Id % 1，但会有Id % 3。我如何在Pandas中做到这一点？ 如果你觉得这个问题听起来很傻，我很抱歉，我只是个花花公子..谢谢!
浏览 23提问于2020-07-10得票数 0
回答已采纳
II目前有一个很大的.csv，有200万行。我在csv中读过，只有2列，数字和时间戳(在unix中)。我的目标是每天获取最后和最大的数字(例如。1/1/2021、1/2/2021等)
我已经将unix转换为datetime，并使用了df.groupby(“时间戳”).tail(1)，但仍然无法每天返回最后一行。我是不是用错了群人？
import pandas as pd
def main():
df = pd.read_csv('blocks.csv', usecols=['number', 'timestamp']
浏览 11提问于2022-04-04得票数 1
回答已采纳
Pandas窗口函数，例如rolling，工作得很好。然而，从SQL我知道，窗口也可以是PARTITIONED BY某个组。
如何在pandas中获取分组窗口？答：
df.groupby(['group']).rolling('10s').mean()
失败，出现以下错误：
TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'MultiIndex'
如果使用df.rolling('10s',
浏览 4提问于2018-11-12得票数 0
我想将街道name + cross名称一起出现的次数从最大到最小排序。
dataset=df.groupby(['Street Name', 'Cross Street']).size()
如何在Pandas数据帧中对此列表进行排序？
浏览 0提问于2016-10-17得票数 0
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在Python Pandas中我该怎么做呢？我会在问题2中使用Groupby吗？我不想要代码的答案，只要伪代码或操作的解释就可以了。
Dataset 1
CITY POPULATION
BOSTON 645,966
NEW YORK 8,336,697
CHICAGO 2,714,856
Dataset 2
Newspaper City Readers
Boston Globe Boston, MA 245572
New York Times New York, NY 1865318
Daily News Ne
浏览 33提问于2018-12-12得票数 2
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标题说明了一切，我试图实现的是在布局设计器中对自定义属性进行分组，就像layout_margin或padding一样，但如果可能的话，使用不同类型的属性 Like this 提前感谢！
浏览 23提问于2020-06-17得票数 0
1回答
我正在使用实体浏览器查看我上传的图像。现在我想把一个新的过滤器集成到视图中。我的目标是过滤URI路径中的图像。当前，视图在视图中的筛选条件部分中有一个字段，其中有一个textfield，用于输入URI和filter的一部分。但是，我需要使用自定义下拉列表过滤图像，该下拉列表中只有URI中的特定值。
假设我的URI如下所示。
s3://2019-01/image-set-one/image.jpg
s3://2019-01/image-set-two/image.jpg
我需要集成一个下拉到视图的过滤标准与元素image-set-one和image-set-two，这将对图像进行相应的过滤。我正
浏览 0提问于2019-01-21得票数 0
1回答
我在一个循环中，它给出了一个groupby输出，如下所示的df.groupby(['grp1','grp2'])['mycol'].sum()
基本上，我得到的是分组元素的总和。
grp1 grp2
A 1 10
B 1 20
C 2 30
D 3 40
E 4 50
1 60
现在，在下一次迭代中，我可能会得到一个分组的df，如下所示
grp1 grp2
A 1 20
D 3 40
E 4 30
浏览 0提问于2017-08-07得票数 2
1回答
我已经完成了我以前在yii2的项目。现在，我正在研究Laravel 5。我对laravel 5很陌生。我在laravel上搜索了关于HMVC的内容，但是我还没有在laravel上找到一个合适的答案(即软件包)。在Yii2中，在默认情况下提供的.But中，我还没有在Laravel .Please中找到，它建议我如何在Laravel 5中以模块化的方式工作。
浏览 0提问于2015-06-09得票数 12
在Python pandas数据框中，假设我使用pandas groupby()方法对数据进行分组，结果如下：
我如何从Third列中分别计算每个组(这里是A和B)的值的总和，这样我就可以在一个单元格中获得每个主要组的总和值？
例如，我可以将12+32+43放在组A的新单元格中，将145+231+123放在组B的另一个单元格中。
我的代码是：
import pandas as pd
data = pd.read_excel('file.xlsx')
mydf = data.groupby[['First','Second']].sum()
浏览 0提问于2018-08-05得票数 0
函数Count()有一些问题。我想写这份报告
在第一列中，使用第二组元素中的函数Count()。我怎么能创造这个？
浏览 3提问于2015-10-28得票数 1
1回答
我遇到了这样一种情况:我正在尝试根据几个标准对大型数据集中的值进行求和。
我已经设法通过使用带有另一个脚本的嵌套循环实现了这一点，但我希望使用Pandas可能会更容易。
我的数据集是这样的。
date regionNo sales
2020-04-15 1 2
2020-04-14 1 3
2020-04-15 2 3
2020-04-14 2 1
我想要添加一个列，用于指示某个地区在该特定日期的累计销售额。
条件语句应该类似于：
salesSum = sum(['sa
浏览 8提问于2020-05-26得票数 0
我只是从Nagios迁移到Icinga2，并有一个问题。例如，我有一堆与组相关的主机，通过它们的功能，例如"web“。但是我想要检查不同阈值的那组的温度。例如，对于host1 60C通常是，但对于host2，我希望设置阈值不超过55C。
什么是组织主机的最佳策略?我应该单独创建"web_low_temp“、"web_high_temp”等组，并为该组绑定单独的检查命令，或者是否有人知道更好的解决方案？
p.s .我是Icinga2的新手，请分享你的经验。
浏览 0提问于2015-03-25得票数 2
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1回答
给定一个开始时间为新时间段(新工作班次)的数据帧，将截至下一时间段(工作班次)的所有销售额相加。 import pandas as pd
df_checkpoints = pd.DataFrame({'time':[1,5,10], 'shift':['Adam','Ben','Carl']})
df_sales = pd.DataFrame({'time':[2,6,7,9,15], 'soldCount':[1,2,3,4,5]})
# This is the wanted
浏览 15提问于2021-04-18得票数 2
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2回答
计算熊猫的日平均值
、、、、
我有一个函数，它将计算出在同一天的熊猫数据栏"A“中值的平均值。是否有比最后一行中的列表理解更有效的方法来做到这一点？
import pandas as pd
import numpy as np
def daily_mean(df,date,col):
return df[date][col].mean()
data = np.random.rand(100)
columns = ['A']
times = pd.date_range('20180101',freq='9H',periods=100)
df = pd.Da
浏览 0提问于2018-10-01得票数 2
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4回答
有没有办法在Pandas中使用自定义的groupby函数？例如，假设我有以下数据。 a|b|c
-----
1 2 3
1 2 4
1 3 7
1 4 3
1 4 5
2 1 0
2 3 5
2 4 6
2 3 6
3 1 0
4 1 0
4 2 3 是否可以将我的数据按a和b分组，如果a不在2,4中，则按a分组？ 在上面的示例中，我希望获得以下组： 123
124
137
143
145
210
235
246
236
310
410
423 列b是一个开集，所以理想情况下我想要一个独立于b中的值的函数。
浏览 58提问于2021-08-25得票数 1
有人能解释一下为什么这个agg()对我不起作用吗： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name':["alice","bob","charlene","alice","bob","charlene","alice","bob","charlene","edna" ],
'date':["2020-01-01&
浏览 220提问于2020-12-01得票数 2
1回答
在火花公子中，这个操作相当于什么？
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Type':list('ABBC'), 'Set':list('ZZXY')})
df['color'] = np.where(df['Set']=='Z', 'green', 'red')
print(df)
输出
Set Type color
0 Z A green
1
浏览 0提问于2018-03-28得票数 11
回答已采纳
我试图迭代几个.csv文件，如果值相同，则将相关条目相加。如果值不相同，则将其添加为新行。
我目前的代码是：
import pandas
s1011 = pandas.read_csv('goals/1011.csv', sep=',', usecols=(1,3,5))
s1011.dropna(how="all", inplace=True)
print s1011
s1112 = pandas.read_csv('goals/1112.csv', sep=',', usecols=(1,3,5))
s111
浏览 5提问于2017-03-28得票数 0
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可以在powerquery公式中使用Excel的Countifs/Sumifs公式吗？假设我将Column1作为"Criteria range“，将Column2作为" criteria”(示例criteria Column2 text包含"Product")，并且希望在新的自定义列(Column3)中使用Count/Sum Column1单元格
浏览 1提问于2016-02-12得票数 5
2回答
在这个示例中，dataframe：
import pandas as pd
import numpy as np
i = ['dog', 'cat', 'elephant'] * 3
df = pd.DataFrame(np.random.randn(9, 4), index=i,
columns=list('ABCD')).sort_index()
什么是最快的方法，以获得每只动物的第二排作为数据？
浏览 0提问于2019-02-08得票数 2
回答已采纳
2回答
我实际上传递了单个员工的员工id，并为员工生成报告，但是如果有多个员工具有相同的标准，我该如何做呢？如果存储过程生成多个员工数据应该是generated.As，我对此还不熟悉，请帮助我……谢谢:)
浏览 2提问于2012-06-20得票数 0
这是问题的扩展：here 我正在尝试向grouby中添加一个额外的列： # Import pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
# data
data = [['tom', 10,2,'c',100,'x'], ['tom',16 ,3,'a',100,'x'], ['tom', 22,2,'a',100,'x'],
['matt', 10,1,
浏览 31提问于2020-07-11得票数 2
回答已采纳
1回答
我试图在python中添加一些json文件。我有下面的代码。这似乎是对的。但是，我得到了一个错误。
代码如下。
import pandas as pd
df1=pd.DataFrame()
for i in range(0,49):
df = pd.read_json ('/media/michael/extHDD/Kaggle/DeepFAke/DF_all/metadata{}.json'.format(i))
df1.append(df.T)
错误如下。
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浏览 4提问于2020-03-22得票数 0
回答已采纳
我需要通过Spark分组一个大型数据集，我将其加载为两列的Pandas数据框架，然后重新转换为Pandas:基本上是做Pandas -> 'pyspark.sql.group.GroupedData‘-> Pandas。两列中的元素都是整数，分组后的数据需要以列表的形式存储，如下所示：
df.a df.b
1 3
2 5
3 8
1 2
3 1
2 6
...
spark_df = spark.createDataFrame(df
浏览 1提问于2017-08-03得票数 1
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