给定的df 3 0.614022 0.303781 0.738919 0.551983
我知道我们可以使用df.agg({'a':'sum','b&
浏览 14提问于2020-05-12得票数 1
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这是我的桌子：0 1 1 5 42 3 3 8 2我完成了A组和B组的第一部分并总结了C。我这样做是用：
df = df.groupby(['A', 'B'])['
浏览 0提问于2018-08-11得票数 4
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pandas有没有一种内置的方法，可以在同一列df["returns"]上应用两个不同的聚合函数f1, f2，而不必多次调用agg()？"returns" : 0.05 * np.random.randn(10), }) # Assume
浏览 0提问于2012-09-26得票数 190
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我当前的查询非常简单，如下所示：SELECT TOP 100 * FROM METRICS。我需要更改查询，以便从表中获得相同的列，但也需要对保留相同列名的一些列应用计算。例如，此函数CONVERT(INT, HASHBYTES('SHA2_256', metric_1)) % 10将应用于metric_1列，而(metric_2 * 0.9)
浏览 0提问于2020-07-18得票数 0
根据，当您想要对多个列应用相同的聚合函数时，您必须给列命名。现在考虑一种情况，我有许多列(例如，30列)。是否有任何方法可以不命名列而进行聚合？我是说有这样的事吗？import pandas as pddf.groupby('id').agg(
浏览 5提问于2022-07-09得票数 0
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我在pandas data frame中有一列，我想找出同一结果中某列的最小和最大值。但问题是，我只能得到一个聚合值作为回报。import pandas as pd5 93 4
df.agg({'col1':'sum','col1':'mean'}) 这个聚合的输出只给
浏览 17提问于2019-05-04得票数 0
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我不知道Pandas .aggregate函数和.apply函数之间的区别。
以下面的例子为例:我加载了一个数据集，执行了一个groupby，定义了一个简单的函数，或者用户.agg或者.apply。正如您可能看到的，在使用.agg和.apply之后，函数中的using语句将产生相同的输出。结果，另一方面，是<e
浏览 0提问于2014-02-17得票数 63
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我有一个Dataframe，我从一个CSV文件中读取了许多列，如:时间戳、步骤、心碎等。但是我能理解如何使用函数和。当我写以下内容时：val sumSteps = df.sum("steps&q
浏览 8提问于2016-05-04得票数 43
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我使用groupby和agg计算了一些聚合函数，因为对于不同的变量，我需要不同的聚合函数，例如，不是所有变量的和，而是x的和，y的平均值等等。我<
浏览 7提问于2017-10-12得票数 2
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我在Pandas中有一个dataframe，它的格式如下(还有一堆其他列)。True4 2 1 False6 2 3 True我想按芯片分组，计算每个chip的WL数量，并对ok列中的每个值执行逻辑and。预期输出应如下所示：0 1 4 True
浏览 1提问于2014-07-03得票数 0
我按其中一列对数据帧进行分组，如下所示(以iris数据集为例)：我想对每个组应用一个函数，该函数对grouped_iris中的列的子集执行一些特定的操作。如何为每个组(Name的每个值)应用一个函数，将PetalLength和Pe
浏览 2提问于2013-02-25得票数 3
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在groupby之后，当使用agg时，如果传递了columns:functions的dict，则函数将在相应的列中应用。然而，这种语法不适用于transform。有没有其他方法可以在transform中应用多个函数import pandas as pd return ser
浏览 7提问于2017-06-21得票数 3
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我想问一下，是否可以使用一条语句对多个列应用检查约束。我的意思是，而不是为每一列添加一个约束。场景:我有一个名为“Buyer”的表，它包含以下列: BuyerId、BuyerName、BuyerSurname、BuyerEmail & BuyerAddress。我只需要对BuyerName、BuyerS
浏览 0提问于2017-11-25得票数 0
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我正在学习Python，并希望使用"apply“函数。在阅读手册时，我发现，如果我有这样一个简单的数据文件：0 4 92 4 9df.apply(lambda x:x.sum(),axis=0)
输出之所以有效，是因
浏览 7提问于2022-05-01得票数 1
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熊猫群聚和多功能聚合
、、、、
我正在创建一个包含以下代码的摘要文件(按月份分组)：df2 = df.agg({'total_in': 'sum', 'total_out': 'sum', 'balance': 'last'})
然而，我也想创建‘最大的’和‘最大的’列
浏览 1提问于2017-12-31得票数 2
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如果我只传递以下函数，DataFrame.aggregate()和DataFrame.apply()函数之间的(类型)返回值有什么区别吗？func=lambda x: x**2聚合()->聚合: DataFrame
浏览 2提问于2017-07-01得票数 6
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我对python并不熟悉，如果这是个愚蠢的问题，我很抱歉。我有类似于数据结构的表，并希望对每一列应用不同的聚集函数，以获得某种类型的total行： [1, 2, 3, 4, 5], [11, 12, 13, 14, 15],agg_func = [sum, min, max, mean,
浏览 1提问于2016-02-04得票数 1
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我试图用df.groupby().agg()在python中完成这个任务，但是我发现这个过程很困难。例如，在R中，我可以将函数和条件应用于summarize()中的各个列。我还可以在总结的前一行代码中创建一个新的列。我发现这真的很酷，一个人可以在R。
无论如何，如果<
浏览 3提问于2022-10-04得票数 1
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，并从库中应用类型令牌比率，这是一个应用于字符串的函数。到目前为止，我已经做了以下工作，因此，现在
浏览 7提问于2022-08-26得票数 0
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如果可能，我希望避免发布任何实际数据(因为它属于我的雇主)，但如果认为有必要，我可以模拟一些相同格式的伪行。文档(found )声明：“如果使用group by子句，那么select子句中列出的每一列都必须在group by子句中列出，或者由聚合函数包装。”我不明白第一个公式为什么不符合这个标准；select中的</em
浏览 0提问于2016-06-02得票数 5
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