统计groupby聚合数据帧中值的变化
，是指对数据帧（DataFrame）中的数据按照某一列或多列进行分组（groupby），然后对每个分组进行聚合操作，统计出各个分组的值的变化情况。
在云计算领域中，我们可以利用云计算平台的弹性扩展能力和高性能计算能力，对大规模数据进行分布式处理和分析，以更高效地实现数据的统计和聚合。
以下是一种可能的实现方式：
- 分组（Grouping）：根据数据帧中的某一列或多列进行分组，可以使用pandas库中的groupby函数进行分组操作。例如，按照某一列进行分组：df.groupby('列名')
- 聚合（Aggregation）：对每个分组进行聚合操作，可以使用pandas库中的聚合函数，如mean、sum、max、min等。例如，计算每个分组的平均值：df.groupby('列名').mean()
- 变化（Variation）：统计各个分组的值的变化情况，可以计算每个分组的差异、标准差、百分位数等。例如，计算每个分组的标准差：df.groupby('列名').std()
这样，通过分组、聚合和计算变化，我们可以得到每个分组的统计结果，从而了解不同分组之间的值的变化情况。
在腾讯云的生态系统中，有一些相关的产品和服务可以帮助实现上述功能：
- 腾讯云数据库（TencentDB）：提供高性能、可扩展的云数据库服务，可以存储和处理大规模数据。
- 腾讯云数据分析平台（DataWorks）：提供数据集成、数据开发和数据治理等全生命周期管理功能，可以支持数据的分组、聚合和分析。
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供大数据处理和分析的服务，可以高效地对数据进行分布式计算和统计。
- 腾讯云人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能算法和工具，可以帮助实现更复杂的数据分析和统计任务。
以上是一种可能的答案，根据具体情况和需求，可能会有其他更适合的产品和服务。
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1回答
我有一个数据帧，看起来像这样： import pandas as pd
foo = pd.DataFrame({'var_name': ['r1','r2','r3','var', 'r1','r2','r3','var'],
'group': ['a','a','a','a','b','b',
浏览 6提问于2020-04-09得票数 1
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假设我有一个数据帧，如下所示 d = {'User' : ['A', 'A', 'B', 'C', 'C', 'C'],
'time':[1,2,3,4,4,4],
'state':['CA', 'CA', 'ID', 'OR','OR','OR']}
df = pd.DataFrame(data = d) 现在假设我想要创建新的数据帧
浏览 16提问于2021-07-23得票数 1
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我有一个数据帧，如下所示：
gender doctor name
female A
male B
male A
female C
female B
如何根据医生姓名进行性别价值统计？
浏览 2提问于2017-01-31得票数 4
我有一个包含2020赛季每场比赛NBA统计数据的数据框架。问题是每个游戏的日期框都有2行。第一行是一队的统计数据，第二行是对方球队的统计数据。我想合并这两行。当我将这些组合在一起时，我希望将列数增加一倍，并在所有列名前面添加一个"a“，以区分哪些是主队的统计数据，哪些是客队的统计数据。 例如，一个数据帧看起来像这样 Team_ID Abrv Game_ID Pts
123 LAL 111 101
124 NOP 111 110
125 NYK
浏览 14提问于2021-03-24得票数 3
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1回答
我正在试图找到一种更简单的方法来使用我的dataframe来运行聚合函数，而不是手动提取数据并将函数与数据帧本身分开运行。我有一支球队的足球统计数据，我想进行基于年龄的分析和统计。我想对年龄进行分类，然后根据这些年龄组运行统计数据。更具体地说，我有一个df：
df = pd.DataFrame({'Age':[20,30,22,27,35,33,22,28,29,21,28,33,29,27,31,20,25,26,31,33,29,18],
'Goals':np.random.randint(1,6,22),
浏览 0提问于2017-08-16得票数 3
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你好，我有如下数据：
import pandas as pd
import numpy as np
将数据加载到数据帧中
X = pd.read_csv('demo.csv')
感兴趣的两栏是“类别”和“总计”栏：
Category Totals estimates
A 2777 0.43
B 1003 0.26
D NA 0.65
D 2638 0.17
B NA 0.74
C 2196 0.13
D 2630 0.91
A
浏览 2提问于2020-04-08得票数 0
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1回答
获得大熊猫群体的中位数
、、、
我有一个数据帧df，想要做的是：
groupcalculate 按一个变量组对数据进行排序，数据按照相同的变量汇总另一列的值，即所有组和的中值
我试过的是：
median_old = df.sort_values('user_id').groupby('user_id')['total_play_seconds'].sum().median()
虽然我相信我的输出是正确的，但在线课程不让我继续，说中值是不正确的。
我哪里出错了？由于这是一个在线课程的任务，我没有一个可复制的例子，但我希望事情是明确的。
浏览 2提问于2020-10-09得票数 0
4回答
我有一个数据帧，我想将其分成bin，并将该bin中值的中值分配给每个bin。 POA Egrid
200 1.17
205 0.63
275 1.08
325 1.22
350 0.57 结果应该如下所示 POA Egrid
(200,300) Median of (1.17,0.63,1.08)
(300,400) Median of (1.22,0.57) 我试着写两个循环，但是找不到中间部分。任何帮助都是好的。
浏览 14提问于2020-06-24得票数 1
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1回答
我有一个dataframe，它有一个datetime作为索引和一些数据：
datetime | x | y | z
我想用df.rolling("5S")来翻转数据帧。所以我得到了一个5秒的时间窗口，然后应用一些函数，比如mean，std，min或max。
我的目标是用应用了函数的新行替换时间窗口中的所有行：
window | x_mean | x_std | ... | z_min | z_max
滚动能做到这一点吗？因为目前我只能向每一行添加一个平均值，而不是对新行中的时间窗口求和。
浏览 1提问于2021-03-03得票数 0
2回答
我有两个来自下面的数据帧 df： Name
1 A
2 B
3 C
4 C
5 D
6 D
7 D
8 D 和df_value： Name Value
1 A 50
2 B 100
3 C 200
4 D 800 我想合并这两个数据帧(到df中)，但是新的Value等于df_value Value除以Name在df中出现的次数 输出： Name Value
1 A 50
2 B 100
3 C 1
浏览 10提问于2020-12-22得票数 3
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12回答
我想通过pandas的agg()函数传递numpy percentile()函数，就像下面我对其他各种numpy统计函数所做的那样。
现在我有一个数据帧，看起来像这样：
AGGREGATE MY_COLUMN
A 10
A 12
B 5
B 9
A 84
B 22
我的代码看起来像这样：
grouped = dataframe.groupby('AGGREGATE')
column = grouped['MY_COLUMN']
column
浏览 1提问于2013-07-11得票数 75
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我有像following.which是熊猫数据帧格式的数据。
A B C D E F G
1 1 2 3 1 4 2
1 1 2 4 5 6 7
1 1 2 3 2 3 2
1 1 2 4 5 6 7
2 1 2 3 2 3 4
2 1 2 3 4 3 3
2 1 2 4 5 6 7
这里agg_lvl='A'，'B'，'C‘
当数据聚合到agg_lvl时，我想要使用尾部(2)记录来计算G变量的平均值。
我的预期产出如下：
平均预期产出：
A B C G
浏览 0提问于2018-09-05得票数 3
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2回答
我有一个有2列的数据帧:时间戳，值时间戳是从纪元开始的时间，值是浮点值。我想将行合并为按最小值计算的平均值。这意味着我想要将时间戳来自相同的舍入分钟(从纪元开始的60秒间隔)的所有行合并到单个行，其中值列将是所有值的平均值。
举个例子，假设我的dataframe是这样的：
timestamp value
--------- -----
1441637160 10.0
1441637170 20.0
1441637180 30.0
1441637210 40.0
1441637220 10.0
1441637230
浏览 0提问于2015-09-07得票数 11
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3回答
我有两个数据帧，一个有181个，另一个有521个变量，另一个有两个变量和150个。第一数据帧是完全数据，第二数据帧是来自第一数据帧的连续变量名称。我要计算连续变量的均值、方差、中值和其他统计量。例如：
df1:
ha_be me_cu par_pri fer_ex
1 1000 300 5
0 500 150 7
0 300 400 5
0 900 80 6
浏览 3提问于2016-11-15得票数 0
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1回答
我有一个消息数量和发送时间段的数据帧(以10分钟为增量)。下面是一段代码： +---------------------+--------------+
| UnixTime | Num messages |
+---------------------+--------------+
| 2019-02-01 00:00:00 | 54 |
| 2019-02-01 00:10:00 | 23 |
| 2019-02-01 00:20:00 | 36 |
+---------------------+----
浏览 31提问于2019-05-29得票数 1
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我有一个数据框架，其中一个对象映射到一个碰撞I(不是唯一的)。
df1
objectid collisionid
0 3000 0002
1 4000 0001
2 5000 0002
我有另一个包含所有可能的碰撞ids的数据帧：
df2
collisionid
0 0001
1 0002
2 0003
我想更新df2以包含映射到冲突的所有对象ids的一行：
df2 -理想的
collisionid objectids
0
浏览 0提问于2020-07-03得票数 2
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2回答
我希望按数据帧列的重复值进行分组，但也要保留数据帧中位于groupby之后的另一列。例如，数据如下所示: df- id interest location
1 A X
2 A Y
1 B X
3 C Z
2 D Y 输出应为 id interest location
1 A,B X
2 A,D Y
3
浏览 10提问于2019-02-28得票数 0
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我是PowerBI的新手，我正在尝试使用一张卡片来显示三个统计数据: average、medium和90th percentile。我知道如何创建一张普通的卡片和一张中等的卡片。 如何创建第90%的卡片？没有内置函数的第90个百分位数。我只能看到sum、average、minimum、maximum、count(distinct)、count、标准差、方差和中值选项。
浏览 43提问于2021-05-07得票数 0
我有一个数据框df，并且我在groupby中使用了其中的几列
df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean()
在上面的方法中，我几乎得到了我需要的表(数据框)。缺少的是包含每个组中的行数的附加列。换言之，我有意思，但我也想知道有多少个数字是用来计算这些方法的。例如，在第一组中有8个值，在第二组中有10个值，依此类推。
简而言之:如何获取数据帧的组统计信息？
浏览 166提问于2013-10-15得票数 640
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这是我的代码： frst_df = df.drop(columns=["Comment"]).groupby(['source'], as_index=False).agg('first')
cmnt_df = df.groupby(['source'], as_index=False)['Comment'].apply(', '.join)
merge_df = pd.merge(frst_df, cmnt_df , on='source') 我希望我在这里尝试做的事情是可以理解
浏览 11提问于2020-09-18得票数 1
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如何按唯一标识符分组，并在最近的事件之前计算过去的违约(‘Bad’)和过去的非违约('Good')的数量。 例如，给定以下数据帧： ID Date Class
112 2018-02-12 Good
112 2019-01-20 Bad
113 2018-10-11 Bad
113 2019-01-01 Good
113 2020-02-03 Good 这应该是最终目标： ID Past_deliq Past_non_deliq Class Date
112 0
浏览 11提问于2020-07-13得票数 0
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1回答
我正在对一个pandas数据帧使用groupby()操作。然后，我尝试对每一行的列求和。但是，在调用sum()时，我一直收到错误消息。 我附上了我的代码如下： bike_use = bike_use.groupby(['road_name', 'count_point_id'])['pedal_cycles', 'two_wheeled_motor_vehicles'].sum(axis = 1) 我得到的错误是： TypeError: sum() got an unexpected keyword argument '
浏览 12提问于2020-12-04得票数 0
1回答
我有一个火花数据框架：
library(SparkR); library(magrittr)
as.DataFrame(mtcars) %>%
groupBy("am")
如何解除对此数据帧的分组？SparkR库中似乎没有任何非组函数！
浏览 1提问于2018-12-03得票数 3
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1回答
我有一个名为df_paths的数据帧。在这个数据帧中，我有用户和试用。对于每一次，我都有一个v和u的值，我想要计算每个用户的每个试验的最大v值，并将其添加到一列中。我该怎么做呢？
有关数据帧的快照，请参见图像：
浏览 1提问于2021-03-26得票数 0
4回答
我需要添加不同列的行值，并将其存储在相同的(或新的)数据帧中。例如:数据帧看起来像这样：
id col1 col2 col3 col4 ... col50
1 1 12 3 44 0
1 7 0 7 2 10
1 2 3 0 4 9
3 9 0 1 0 0
3 1 1 11 1 0
期望值应该是：
id col1 col2 col3 c
浏览 0提问于2018-10-20得票数 1
我最初有一个名为df的数据帧。我使用以下命令根据特定的标准对我的数据帧进行分组。 df= df.groupby([df['Date'].dt.strftime('%B'), 'Project','Name'])['Hours'].sum() 作为结果，我得到了以下数据帧。 **Date** **Project** **Name** **Hours**
September Project 1
浏览 14提问于2020-10-04得票数 2
回答已采纳
我想根据集群ids对我的数据帧进行分组，并打印所有实例。我的数据帧有点像这样
Chemical Name,cluster_id
XA323, 0
ZC4-D, 2
XA324, 0
YB1050, 1
ZC5-D, 2
YB1052, 1
我想要按cluster_id分组，如下所示
cluster_id
0 XA323
XA324
1 YB1050
YB1052
2 ZC4-D
ZC5-D
注意:这是一个虚拟数据集，我的原始数据集大约有3000个实例。其中剩余分布类似于0: 2700+，1: 200+和2: cluster_id
谢谢。
浏览 1提问于2021-10-17得票数 0
我遇到了一个问题，为了生成一个新的列，我将groupby均值统计数据映射到一个数据帧列。 原始数据如下： ? 我开始创建一个新的数据框架，它将显示‘品牌起源’2018年的平均销售额。 ? 然后，我继续将新数据帧转换为字典，以完成映射过程。我尝试将数据映射到原始数据框，但获得了NaN值。 我做错了什么？
浏览 11提问于2020-10-18得票数 1
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如何转换以下输入数据(从Excel文件输入的Pandas数据帧)：
ID Category Speaker Price
334014 Real Estate Perspectives Tom Smith 100
334014 E&E Tom Smith 200
334014 Real Estate Perspectives Janet Brown 100
334014 E&E Janet Brown
浏览 0提问于2018-08-01得票数 2
我尝试按扁平化的数据进行分组，比如2列group as list &第三个应该是该列的行数之和。
假设数据帧如下所示
ColA ColB ColC ColD
A Hi Hello 2
A There You 4
B Okay Tap 4
B Bye Here 6
我希望输出数据帧看起来像这样：
ColA ColB ColC ColD
A [Hi,There] [He
浏览 0提问于2020-05-29得票数 1
3回答
我正在试着在我的熊猫栏'Subject'中统计记录频率大于3的次数--按日期分组。
目前，此代码工作，但它是为数据帧的整体。
main_subj = df['Subject'].value_counts(
[df['Subject'].value_counts()>3] count_main_subj = main_subj.shape[0]
我想按'date'对数据进行分组，以便查看每天有多少记录频率超过3次。
我的数据帧是这样的：
Subject Verb Object ID Date
浏览 2提问于2018-04-13得票数 0
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我希望在数据帧的特定列上应用多个统计函数，如均值、中值、方差等。我用了下面的代码。它产生了成果，但不是以所需的方式产生的。请告诉我怎么写这样的函数。
def summary(x):
output1=x["Close"].mean
output2=x["Close"].median
output=(output1,output2)
return output
summary(infy)
required_output=(mean,median)
浏览 1提问于2020-05-24得票数 2
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1回答
我正在尝试创建基于pandas数据帧的列表字典，我需要一个列表字典来传递给我的Plotly仪表板 In:
df.head()
Model Make
Ford F-150
Ford Escape
Ford Mustang
Jeep Grand Cherokee
Jeep Wrangler 我发现df.to_dict()是通过列标题来定向的，但是我需要根据相邻的行值来定向。要做到这一点，唯一的方法是将我的数据帧重塑为列by Model，它们各自的制造商在它们下面？ Out:
makes_by_model= {
'Ford':
浏览 7提问于2020-04-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我有多个数据帧，它们都具有相同的形状，但具有不同的值。我需要将数据帧合并为一个，并将A、B和C列中的值相加。下面是一个示例：
df1：
**Name,A,B,C**
Fred, 3, 4, 5
Tim, 1, 3, 0
Jake,4,2,10
df2：
**Name,A,B,C**
Fred, 1,0,4
Tim, 7,1,2
Jake,3,3,1
我正在寻找的是这样的：
df_merged：
**Name,A,B,C**
Fred,4,4,9
Tim,8,4,2
Jake,7,5,11
请记住，我有多个数据帧需要合并为1 (6+)。
浏览 0提问于2019-12-02得票数 1
假设我有一个如下所示的数据集：
+--------------------+---------+------+--------------------+
| transID|principal|subSeq| subTransID|
+--------------------+---------+------+--------------------+
|2116e07b-14ea-476...| bob| 4|ec463751-22ca-477...|
|3859a175-f16b-4fd...| bob| 4|e
浏览 0提问于2018-08-17得票数 1
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我的数据集如下所示。它包含某个数据的邮政编码内的购买记录。我想创建一个新的数据帧，并将每个邮政编码中每个月的购买数量相加。问题是，有时有几个月没有任何活动。 ID Zipcode Date Purchase
1 9999 2018-12-24 1
2 9999 2018-12-26 1
3 9999 2019-3-14 1
4 9999 2019-4-8 1
5 2400 20
浏览 26提问于2021-09-09得票数 1
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1回答
我有一个数据帧，我想要计算列的平均值。我有以下数据帧：
列'A‘重复，但不重复列'B’。我想计算列'A‘中重复数字的'B’列的平均值。例如，对于列'A‘中的第一个值是1，'B’中的值是3，列'A‘中的下一个值是1，'B’中的值是9，下一个值是4，依此类推。然后继续2和3等等。
我在想，如果我可以将这些值移动到列中，然后计算列之间的平均值，这会更容易，但我找不到一种方法来复制那里的值。也许有一种更简单的方法？
这就是我想要的：
浏览 11提问于2017-03-16得票数 0
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我在scala中有一个名为df的spark数据帧，它有两列，即a和b，a列包含字母，b列包含数字，如下所示。
a b
----------
g 0
f 0
g 0
f 1
我可以使用以下命令获取不同的行
val dfDistinct=df.select("a","b").distinct
它提供了以下内容：
a b
----------
g 0
f 0
f 1
我想添加另一个列，其中包含这些不同的组合在第一个数据帧中出现的次数，这样我就可以得到
a b count
-
浏览 2提问于2015-10-28得票数 9
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我有一个有很多列的Pandas数据框，其中之一是“电影标题”，我想找到出现在最多行的前5个电影标题，并将它们按降序排列。
例如：
movie title
Title 1
Title 2
Title 2
Title 3
Title 3
Title 3
应该变成：
movie title count
Title 3 3
Title 2 2
Title 1 1
它可以在同一数据帧中，也可以在新的数据帧中。我可能错过了一个简单的解决方案，因为我对Pandas非常陌生。谢谢你的帮忙!
浏览 0提问于2016-04-02得票数 1
如果我有这样的列表，名为"list_of_words"：
['Haha', 'No', 'Why']
和数据帧，如：
Letter Count
1 Yes 2
2 Haha 3
3 Why 4
4 No 9
5 Teeth 8
我想创建一个这样的结果数据框，其中列'Letter‘中的值存在于"list_of_words“中的任何行都被分组在一起，并重命
浏览 7提问于2021-02-24得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个数据集，它有一个连续的行和一个“标记”(数字0,1,2，…)这表明所有这些行都属于同一“图片”(例如标记=0，0，0，0，1，1，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，2，.)。现在，我希望我的程序给出每个‘图片’的平均值，例如，所有的数字=0都属于图0，并计算出该标记内整个数据帧的平均值。到目前为止，我尝试过这个：
###Read data in:
df = pd.read_csv(path_i, sep = ",")
#### Calculate means per picture:
number = 0
for i in df:
pic
浏览 1提问于2017-12-11得票数 0
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1回答
我有一个按两列分组的数据帧。现在我想画出日期与海运确认日期的数据。有没有好的方法去做。 grouped_series = cases.groupby(['Country/Region','ObservationDate'])['Confirmed','Deaths','Recovered'].sum()
print(grouped_series)
浏览 21提问于2020-03-29得票数 0
我想不出一个办法来完成我的任务。我有一个包含3列的数据帧：length, reachcode, and year。
我的示例dataframe：
year reachcode length
1988 1000 1.2
1988 1000 2.0
1990 1000 0.3
1993 1000 0.5
我试图找到一个年份内的“reachcode”重复项，然后对该年的“长度”求和。
之后，我想要比较不同年份的相同“reachcode”和“length”值的总和，并保留最小的值。
因此，在示例数据帧中，将1998年和reachcode =
浏览 2提问于2016-08-23得票数 1
1回答
我需要计算一些描述性统计数据，比如各种数据帧的中位数、方差和标准差。所有的数据帧，大约300个，都有相同数量的变量，但观察值的数量不同，就像值一样。因为我还不能生成这个循环，所以我首先尝试在单个数据帧中运行，这是一个可以生成统计数据的循环，它总是将数据帧分成七个观察值的组。
我用来生成基本统计数据的循环的第一个数据帧是这样的：
# A tibble: 363 x 4
Day Location Flow Qty
<dttm> <chr> <dbl> <dbl>
1 2014-03-03
浏览 0提问于2017-09-29得票数 0
1回答
我有几个类似这样的数据帧，它们遵循相同的格式。
这是df1：
country ticker
0 US MSFT
1 US AAPL
2 GERMANY NSU.DE
3 SG D05.SI
4 AUS WOW.AX
这是df2：
country ticker
0 HK 0700.HK
1 HK 1337.HK
2 SWISS NESN.SW
3 SG OV8.SI
数据帧保存到具有多个工作表的csv文件中。我可以很容易地骑过它们。
我想创建一个框架或字典或变量来统计国
浏览 17提问于2020-05-07得票数 0
我有信用贷款数据，但原始df有许多贷款I，可以在一个客户之下。因此，为了构建客户端配置文件，我需要按客户端id进行分组。
原始df：
contract_id', 'product_id','client_id','bal','age', 'gender', 'pledge_amount', 'branche_region
RZ13/25 000345 98023432 2300 32 M 4500
浏览 2提问于2020-05-18得票数 0
我有一个2019-2020赛季NBA球员数据的pandas数据框架。有些球员的名字不止一次出现，因为他们整个赛季都在多个不同的球队踢球。我想组织数据帧，使每个球员的名字只出现一次，对于名字出现多次的球员，我想取其所有统计数据的平均值，并将其放入一行中。 例如，如果有一个球员在3个不同的球队中比赛，并且连续出现在3行中，我希望将这3行合并到一行中，新行是这三行所有统计数据的平均值。 以下是玩家名字多次出现的示例： ? 有什么简单的方法可以做到这一点吗？我不知道一个球员会出现多少次，我也不知道有多少球员的名字会出现多次。我希望迭代数据帧，并取具有相同球员名称的行的所有统计数据的平均值。
浏览 35提问于2021-01-23得票数 0
假设我有一个这样的数据帧： cluster A B C
a 1 2 3
a 10 20 30
a 100 200 300
b 4 5 6
b 40 50 60
b 400 500 600
c 7 8 9
c 70 80 90
c 700 800 900 我想首先按集群对数据帧进行分组，然后计算A列和B列的逐值平均值，并计算各组中C列的逐值总和。 预期结果： clu
浏览 8提问于2020-10-14得票数 3
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1回答
我有一个这样的数据帧
Quarter | Year | ID | Performance
Q1 2018 13 40
Q2 2019 37 60
.....
我想将数据分组，而不是按单个列，而是按年份+季度进行分组，这样我就可以得到如下结果：
Q1 2019
ID | Performance
Q2 2019
ID | Performance
但是当我使用
df.groupby("Quarter").groupby("Year")
我得到一个错误消息，DataFrameGroupBy对象不能访问groupby。
浏览 5提问于2019-12-04得票数 0
2回答
正如你在下面看到的，我在我的数据框中有不同的‘ticker’，我想计算'lret‘列的标准偏差，但每个单独的ticker。目前，它将整个列作为一行进行计算。如何计算数据帧中每个报价器的标准差？任何帮助都将不胜感激。另外，请参见下面的函数，了解代码当前所做的工作。 数据帧输出 price date ticker lret std
0 104.000000 2016-07-01 A NaN 0.019456
1 104.878151 2016-07-05 A 0.008408 0.019456
2
浏览 7提问于2020-09-11得票数 0
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