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好的，我有一个带有时间戳索引的数据帧，我想按这个索引进行分组。我想使用mean as函数按索引分组。我使用：问题是，我想确保如果有一个平均值(例如，如果2014-02-03 18:00:00只有2个条目，第三个条目是NaN)，我想使用numpy的nanmean函数：但是nanmean不是groupby</e
浏览 0提问于2017-06-13得票数 1
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当我按列'foo‘分组时，我需要使用转换函数来和列'bar’。我使用以下代码然而，当'bar‘中的所有值都是NaNs时，我想要的输出是NaNs，但是上面的代码返回零。我知道在sum函数中，我可以使用min_count =1，但我不知道如何在上面的上下文中使用
浏览 3提问于2022-06-06得票数 0
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群和、索引与列结果
、、、
'group', 'data']) 0 a 52 b 100当按列分组、添加和创建新列时，结果是：print(df)
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浏览 0提问于2019-05-17得票数 3
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我有一个包含许多变量的x数组的每日数据。我希望每年提取最大q_routed，并在最大q_routed发生的当天提取其他变量的相应值。ncdat['q_routed'].groupby('time.year').max( )我试过这个这将导致以下错误
浏览 3提问于2018-05-23得票数 2
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我有一个大致如下的代码： import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Group':['a','a','b','b','b','c','c'], 'Label':[0,1,0,1,1,0,1], 'Num':[1,2,3,4,5,6,7]}) 我希望有一个新的列，它是Num的平均值，但仅
浏览 26提问于2021-10-17得票数 1
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考虑到这些数据(但显然有更多的行)： 1 2.5 2 4.5MWE：In [2]: df.value - df.groupby("group")["value"].mean()0
浏览 3提问于2020-04-15得票数 0
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用重复值填充nan
、、、、
我有这张数据，其中包括nans：0 7.0 2 9.0 4 11.0 9 4.0 11 6.0 90 NaN日期值是月份数，我知道在索引90上它是1，但是我想用2，3等填充其他的NaNs让我们这样说，就像在Excel中一样，当您想要填充一个列时，您将第一个值放入其中，然后选择它们并一路滑动
浏览 0提问于2017-02-21得票数 1
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我有一个基于不同气象站的数据，----------+------+-------------+-------**>>> df.groupby('stationID')**
然后，我想把(至少)一定数量的NaNs (比如30)放在一个组中。据我所知，对于groupby，我不能使用
浏览 0提问于2016-07-25得票数 6
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在从数据帧列中删除小于或等于阈值的连续NaNs时，我面临着问题。我试着看了一些链接，比如：在这条小路上还有更多的人，但实际上没有人告诉我们如何在识别后将它们移除。我想要Python的解决方案。8 35.55 10 NaN 12 NaN如何删除小于或等于某个阈值(k)的连续NaNs
浏览 0提问于2018-02-15得票数 5
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在数据帧中，当执行groupby‘’col‘.first()时，我们在每一列中都会得到第一个not NAN值(最后一个也一样)。我正在尝试获取第二个值，而不是NaN值，但我找不到方法。我找到的唯一相关的函数是groupby‘’col‘.nth(1)，但它只给我第二行nans (如果存在的话)。groupby‘’col‘.nth(1，dropna='any')不做这项工作，因为它跳过带有nan的行，并且不单独检查每一列。: [np.nan, 2, 3,
浏览 5提问于2021-07-12得票数 1
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假设我们有一个如下的df df = pd.DataFrame({ 'Col1' : [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], 'Col6' : [3,5,2,5,2,7,9]}) 我想使用jjs in this post here建议的解决方案替换列Col3、Col4和Col5中的Col1值，在将
浏览 26提问于2019-03-10得票数 0
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1,1,1,2,3,np.nan], 'data1': [1,2,3,3,4,5]使用和函数进行的以下转换不会产生错误：但是，同样使用</e
浏览 1提问于2018-08-11得票数 2
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我有一个带有整数列的熊猫数据，其中包含一些nans。我希望将它们从整数转换为字符串，并将nans替换为类似于“not”的描述。主要原因是我需要在该列上运行groupbys，并且，除非我转换了nans，否则groupby就会清除它们！为什么会发生这种情况，以及整个熊猫群体如何没有站起来动武，这是一个完全不同的讨论(当我第一次了解到这一点时，我简直不敢相信……)。
我试过下面的代码，但它不起作用。但是，最重要的是，stay ()不起作用，而nans仍然是<
浏览 7提问于2017-10-31得票数 2
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在Python中，如果您想要创建一个NaN，它必须是一个浮点数，作为float("nan") (用于ex)创建。在其他编程语言(如C++或Java)中，NaNs也必须是浮动的。然而，有时在“整数类型数组”中使用NaNs是有意义的。我正在寻找一个关于程序约束的有文档记录的答案来解释这种模式。
浏览 3提问于2022-11-10得票数 1
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更新：如果有实际值和NaNs，我想放弃NaNs。我只想要NaN，当这是所有的值时。下面是一个玩具例子..。pd.read_csv(StringIO(data), .astype('cate
浏览 5提问于2021-04-16得票数 3
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我有以下的熊猫数据，其中包含大约5分钟的日内数据。DeltaBetweenClose是美国东部时间9:30开市当天第一个交易酒吧的NaN。nflx NaN
我正在尝试创建一个列CloseDelta_sd，该列计算按symbols分组的DeltaBetweenClose列的滚动标准差，该列查看前30条并计算标准偏差，而忽略NaNs下面的尝试返回所有NaNs。当DeltaBetweenClose列的顶部只有一个NaN时，它可以工作。df['CloseDelta_sd'] = d
浏览 0提问于2018-09-14得票数 2
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我有以下DataFrame：0 email1@gmail.com cat1 1test_df2 = test_df.groupby(['email','cat'])['class_price'].max()email cat
email1
浏览 3提问于2014-11-25得票数 0
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我使用的数据如下所示。我考虑过的一些方法： 1)这个小即兴小品： df['mean' = df.groupby('category')['time'].apply(lambda x: x.shift().expanding().mean())) source 这使我在另一列中得到了正确的方法，并且它不会替换NaNs。2)此riff用列的平均值替换NaNs： df = df.groupby(df.columns, axis
浏览 11提问于2019-09-15得票数 3
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假设我有一个向量ValsHR，它看起来像这样： valsHR=[78.8, 82.3, 91.0] 我有一个数据帧MainData Age Patient HR 30 2 NaN24 3 NaN24 3 NaN 我希望填充NaNs，这样valsHR中的第一个值将只填充患者1的NaNs，第二个值将填充患者2的NaNs，第三个值将填充患者
浏览 26提问于2021-06-28得票数 2
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对于这些列，我有一堆NaNs要填充。 因为这些NaNs中的一些对应于来自同一所有者的列表，所以我想用这些列中每一列的相应主机评分平均值来填充一些NaNs。'review_scores_location','review_scores_value']
airbnb[i]=airbnb[i].fillna(airbnb.groupby('host_id')[i].mean()) 尽管它确实运行了<
浏览 6提问于2019-02-17得票数 0
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