Pandas -对Dataframe中具有相同值的行进行分组
Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，其中包括Dataframe。Dataframe是Pandas中最常用的数据结构之一，类似于Excel中的表格，可以存储和处理二维数据。
对Dataframe中具有相同值的行进行分组是一种常见的数据处理操作，可以通过Pandas的groupby函数来实现。groupby函数可以根据指定的列或多个列对Dataframe进行分组，并对每个分组进行聚合操作。
具体步骤如下：
- 导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码实现：
- 导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码实现：
- 创建Dataframe：接下来，需要创建一个包含需要分组的数据的Dataframe。可以使用Pandas的DataFrame函数来创建Dataframe，例如：
- 创建Dataframe：接下来，需要创建一个包含需要分组的数据的Dataframe。可以使用Pandas的DataFrame函数来创建Dataframe，例如：
- 分组操作：使用groupby函数对Dataframe进行分组操作。可以根据指定的列名进行分组，例如：
- 分组操作：使用groupby函数对Dataframe进行分组操作。可以根据指定的列名进行分组，例如：
- 聚合操作：对每个分组进行聚合操作，例如计算平均值、求和等。可以使用聚合函数（如mean、sum等）对分组后的Dataframe进行操作，例如：
- 聚合操作：对每个分组进行聚合操作，例如计算平均值、求和等。可以使用聚合函数（如mean、sum等）对分组后的Dataframe进行操作，例如：
分组操作的优势在于可以对数据进行更细粒度的分析和处理，可以根据不同的分组条件进行不同的聚合操作，从而得到更具体的结果。
Pandas官方文档中有详细的介绍和示例，推荐阅读：
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我试图通过在3个列表中的一个列表中的索引来实现对tfidf向量( Pandas DataFrame中的行)的成群，并计算出这组数据行的平均值。情况：
list_A = [1,2,3]
list_B = [4,5]
list_C = [6]
pandas.DataFrame:
id word1 word2 word3
1 0.01 0.00 0.00
2 0.00 0.01 0.01
3 0.01 0.01 0.00
4 0.01 0.01 0.01
浏览 0提问于2018-12-03得票数 1
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3回答
根据其标签计算一行中值的平均值：
A = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
B = [0,0,0,0,0,1,1,1,1, 1]
Result = pd.DataFrame(data=[A, B])
我希望输出是: 0->3；1-> 7.8
pandas有groupby功能，但我不知道如何实现它。谢谢
浏览 0提问于2017-11-13得票数 2
我试图在Pandas数据框架上执行groupby，但是对于日期类型来说它非常慢。在本例中，我认为date组的运行时运行时间比int长10倍，尽管没有对数据执行任何操作。
import datetime as dt
import pandas as pd
d = dt.datetime(year=2019, month=1, day=1)
dates = [d for x in range(1,1500000)]
ints = [1 for x in range(1,1500000)]
df = pd.DataFrame({'date': dates, 'int'
浏览 0提问于2019-07-31得票数 2
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我尝试在下面的例子中为每个Actor在pandas df中求和两列(在下面的例子中是Seasons和Rating)。然后，我希望存储每个Actor的合计，并删除包含该Actor的任何其他行。在下面的例子中，保留或丢弃的'Name‘并不重要。 例如，这是输入DF： import pandas as pd
series = [('Stranger Things', 3, 5, 'Millie'),
('Game of Thrones', 8, 8, 'Emilia'),
('
浏览 19提问于2021-07-08得票数 1
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我想使用pandas.DataFrame.sample统一地从熊猫数据中抽取给定的行数。但是，我希望确保所选行的顺序不会与原始数据same中相同行的顺序相矛盾。我不知道如何做到这一点；行的顺序背后有一个物理意义，我想保留它。也许，与其对数据进行采样，不如将其称为沿其行轴抽取数据。你有什么建议？
注意：
最初的dataframe有83行。我需要创建两个分别为25行和24行的示例。
浏览 2提问于2022-05-25得票数 0
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我想将工作良好的Python脚本转换为C#。
我有一个C# DataFrame，使用Microsoft.Data.Analysis;库。列名是时间、地点、样品、温度。
我需要处理两个顺序的任务：
将时间和地点相同的行在Python (Pandas)中，我已经这样做了：
dF_out= df_in.groupby(['time','site'], as_index=False).agg({'sample':'sum', 'temperature':'last'})
查找与任意(所有!)
浏览 4提问于2020-08-18得票数 0
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我想比较两个数据。
密码如下：
supp_chg = supp_chg == supp_bal
我有一个错误：
File "/Users/delalma/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/pandas/core/ops/__init__.py", line 1567, in f
"Can only compare identically-labeled " "DataFrame objects"
ValueError: Can only compare identically-lab
浏览 6提问于2020-01-17得票数 0
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我想将函数f应用于pandas DataFrame的每一行中的许多切片。例如，DataFrame df将如下所示：
df = pandas.DataFrame(np.round(np.random.normal(size=(2,49)), 2))
因此，我有一个2行乘49列的数据帧，并且我的函数需要应用于两行中7个数据点的每个后续切片，以便结果数据帧看起来与输入数据帧相同。
我是这样做的：
df1=df.copy()
df1.T[:7], df1.T[7:14], df1.T[14:21],..., df1.T[43:50] = f(df.T.iloc[:7,:]), f(df.T.iloc[
浏览 9提问于2014-11-16得票数 1
如何使用'count‘列计算所有列的平均值。我在下面的代码中使用随机生成的值创建了一个数据帧。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,10)*100/10).astype(int)
df
output:
A B C D E F G H I J
0 4 3 2 8 5 0 9 9 0 5
1 1 5 8 0 5 9 8 3 9 1
2 9
浏览 10提问于2020-06-05得票数 1
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我有两个环境：
环境#1:
Python3.7.5Pandas 0.23.4
环境#2:
3.8.10Pandas 1.3.4 Python
我在两个版本中都有相同的代码，没有对其进行任何修改。但是，我有这一行特定的代码，这些代码似乎导致了问题/产生了不同的输出：
df_result = pd.merge(df_l, df_r, left_on=left_on, right_on=right_on, how='inner', suffixes=suffixes)
df_l和df_r只是读取Excel文件。我在两个版本的调试器中检查了它们，它们是完全相同的，所以应该没问题。另外
浏览 1提问于2021-12-14得票数 0
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我有一个熊猫的日期和价值的数据。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date':['11-10','11-10','11-10','12-10','12-10','12-10'],
'id': [1, 1, 2, 1, 1, 2],
'val':[20, 30, 40, 50, 25, 35] })
我希望过滤器DataFrame只
浏览 3提问于2021-12-01得票数 1
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如何使用python组合df行？
、、、、
我正在尝试连接包含字符串的数据框的行。我想检查该行是否包含NaN，如果包含，则从该行中删除NaN，并将其余行与该行上方的行连接起来。最后，删除包含NaN的行。 以下是我的示例数据： df=[["d","t","u","y","e"],["d",np.nan,np.nan,np.nan,"o"],["y","p","p","w","r"]]
df=pd.DataFrame(df)
print(df)
0
浏览 9提问于2020-03-21得票数 2
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让df成为一个pandas.DataFrame对象。让se成为一个pandas.Series对象。
df列是se的指标。
我希望从df中向se添加一个新行，并将索引设置为555。
我使用的命令是df.loc[555]=se。
似乎起作用了？
我知道A值正试图从DataFrame错误/警告中在片的副本上设置。
我明白了，我看过文件了。
不过，有两个问题：
我真的应该关心这个警告吗？
这样做的推荐方法是什么，这样就不会弹出警告？
谢谢。
浏览 3提问于2014-12-08得票数 0
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我有以下图表，其中包含三行：
我在这里有三行，我想看到所有三行的数据，同时，当我在一个特定的时间内。这在谷歌图表中有可能吗。如果是的话，我会怎样做呢？
浏览 0提问于2014-11-09得票数 1
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我有一个基于文本包装的DataFrame。描述被分割成多行，其中键数据在单独的列"Values“中只出现在描述的第一行。我希望做两件事：
从附加包装行合并说明中的信息。删除没有“值”的附加行。
我一直在尝试迭代这些行，但没有取得什么成功。下面是一些示例代码，显示问题数据(仅举一个例子)：
import pandas as pd
a = ["This is", "the first", "line", "second", "line", "third", "line"
浏览 3提问于2020-06-07得票数 0
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假设我有一个DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Id' : [1,2,3,4,5,6,7,8,9],
'Group' : [1,1,2,2,2,2,3,3,3],
'Value_to_compare' : [2,1,5,8,2,3,10,23,17],
'Other_value' : [0,3,2,6,3,4,2,7,1]
})
我想要创建一个新的列，比如Value_of_Highest，为具有最高Value_to_compar
浏览 1提问于2020-10-14得票数 0
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下面的Pandas DataFrame df有5列，显示颜色，而索引数位于最左边的黑色。
注意最后两列(我们称它们为col4和col5)具有静态数字，表示数据的一个段、组或块。其他组(改变这两列中的静态数字)被隐藏在屏幕截图中。
如何选择在第三列(称为)中(称为col3)中具有最大值的行或行的索引，以黑色：1.90977作为条件，条件是最后2行是静态的？换句话说，挑出组中最好的一行。
寻找这样的东西，但不起作用：
df.loc[(df['col3'] == 0.999141) & (df['col4'] == 0.000861559)]
浏览 6提问于2021-02-04得票数 0
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我正在使用networkx从一个txt文件构建一个电子邮件网络结构，其中每一行代表一个“边缘”。我首先将txt文件(3列：{‘#发件人’、‘收件人’、'time'})加载到Python中，然后使用以下代码将其转换为networkx对象：
import networkx as nx
import pandas as pd
email_df = pd.read_csv('email_network.txt', delimiter = '->')
email = nx.from_pandas_dataframe(email_df, '
浏览 1提问于2017-09-19得票数 0
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我正在尝试将简单的函数应用于熊猫的大部分数字数据。数据是一组按时间索引的矩阵。我想使用层次/多级索引来表示这一点，然后使用一个拆分应用-组合类似的操作来分组数据，应用一个操作，并将结果总结为一个数据。我希望这些操作的结果是dataframes而不是Series对象。
下面是一个简单的例子，它包含两个矩阵(两个时间点)，表示为多级数据。我想从每个时间点减去一个矩阵，然后通过取平均值来折叠数据，并返回保留数据的原始列名的数据。
我尝试的每一件事要么失败，要么给出一个奇怪的结果。我试着遵循，因为我认为这基本上是一个拆分-应用-组合操作，但是文档很难理解，示例也很密集。
如何才能在熊猫身上做到这一点？
浏览 5提问于2015-06-02得票数 0
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我有两个数据文件，包括expected_orders和actual_orders详细信息。
输入数据：
我希望在dataframe中创建一个label字段，并根据以下条件拆分行：
按国家、产品和日期组在两个数据帧中按国家和产品进行排序，对于每个组，如果行的日期和qty是匹配的，那么指定标签相同的实际日期/相同的预期日期如果qty匹配但日期不同，则分配标签(较早的预期日期/较晚的预期日期)和(较早的日期/较晚的实际日期)，如果qty不是完全匹配的，但是在该组的其他数据帧中仍然保留了qty值，然后用更大的qty值df拆分行为2行:匹配(较小的) qty值和剩馀值重复步骤，除非所有行都有标
浏览 3提问于2022-11-29得票数 1
3回答
我有下一个问题:我在pandas中有一个dataframe，它有一个属性‘feature’和另一个属性'VOTES‘。“‘VOTES”是数字，“features”是在数据帧中重复的字符串。我想要根据特征分组，并将投票的值相加，以获得下一个结果：
Dataframe最初：
+----------+---------+
| features | VOTES |
+----------+---------+
| A | 4 |
+----------+---------+
| V | 3 |
+----------+---------+
浏览 0提问于2018-10-10得票数 0
我在Pandas上遇到了一个非常奇怪(也令人沮丧)的问题。我想将数据帧中的每个单元格除以列的总和。我已经在谷歌上搜索并使用了建议的答案，但它不起作用-每一行的内容返回相同的值。
dfs = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(3,3)), columns=['A','B','C'])
# Now here is the copied solution from google
dfs = dfs.div(dfs.sum(axis=0),axis=1)
因此，对于上面这样的简单示例，它工作得非常好。但是
浏览 18提问于2020-05-15得票数 0
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我有一个Pandas dataframe df，我想要查找其列A的值相同，但列B的值不同的所有行，例如：
| A | B
---|---|---
0 | 2 | x
1 | 2 | y
我知道可以使用pd.concat(g for _, g in df.groupby('A') if len(g) > 1)来获取具有重复A值的行，但是如何添加第二个约束呢？
浏览 16提问于2017-01-19得票数 9
1回答
熊猫数据表的Difference列打印出列的多个值行的列表，我如何能够设置它，以便它只打印所有数字一次，如预期输出中所示？
import pandas as pd
import numpy as np
a = np.array([12,12,12,9,43,43,43,22,8,9,9,43])
df = pd.DataFrame({'Value': a})
(df.groupby('Value', as_index=False)
.agg(**{'Repetition Count': ('Value', 's
浏览 3提问于2021-09-27得票数 0
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我有两个数据帧，它们都有许多列共享相同的名称，并且都有一个单独的列作为唯一标识符。我已经创建了其中一个数据帧的副本，但我想要做的是将共享相同名称且唯一标识符相等的列相乘。 我是python的新手，我相信很多人都认为这很简单，但浏览文档时，我发现这很困难。 最初的2个数据帧是通过将excel文件读取到pandas中来创建的。 然后，我创建第一个dataframe的副本，并希望将第二个dataframe的内容与复制的dataframe的内容相乘，在复制的dataframe中，找到唯一行且列名称匹配。 import pandas as pd
# read tables from excel to
浏览 14提问于2019-05-28得票数 0
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在根据条件更改dataframe列时，我习惯于这样做(在本例中，每个妇女的工资为200英镑)。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[False,100],[True,100],[True,100]],columns=['female','wage'])
df.loc[df['female'] == True,'wage'] = 200
PEP 8样式的约定检查器(在Spyder中)建议在第3行中：
与True的比较应该是'if cond is True:‘或'if co
浏览 2提问于2018-07-12得票数 2
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我有一个从csv文件中提取的数据。我想迭代一个数据进程，其中只有一些列的数据是n行的平均值，而其余的列是每个迭代的第一行。
例如，从csv提取的数据由100行6列组成。我有一个变量n_AVE = 6，它告诉代码将数据平均为每6行。
rawDf = pd.read_csv(outputFilePath / 'Raw_data.csv', encoding='CP932')
OUT:
TIME A B C D E
0 2021/3/4 148 0 142
浏览 7提问于2022-03-11得票数 1
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我想从dataframe创建一个字典。1行将是字典项的“key”，2行将是同一项的值。 到现在为止，我有 df : <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
d = {}
for i in df['KeyCol'].unique():
d[i] = [{df['Col3'][j]: df['Col4'][j]} for j in df[df['KeyCol']==i].index]
print(d)
print(type(d)) 但是程序给出了错误，并说
浏览 7提问于2019-05-02得票数 0
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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
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1回答
对不起，这个问题实际上比看起来要短得多。
有人能解释pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy.transorm的函数类型参数是如何被使用的吗？
我编写了这段代码片段，以了解哪些参数被输入函数：
def printer(x): print(''); print(type(x)); print(x); return x
df = pd.DataFrame({'A': [1,1,2], 'B':[3,4,5], 'C':[6,7,8]})
print('initial datafr
浏览 0提问于2018-09-27得票数 3
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我有两个numpy数组lst和a，我想按a在lst中出现的相同顺序对第一列进行排序，同时保持a的每一行都有相同的元素。 lst = np.array(['a','b','d','e','c'])
a = np.array([['e','b','a','d','c'],[1,2,3,4,5]]).T 我想要的结果是： array([['a', '3'],
['b', '
浏览 15提问于2021-06-22得票数 0
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5回答
我有一个在列中有许多缺失值的DataFrame，我希望按这些值进行分组：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '3'], 'b': ['4', np.NaN, '6']})
In [4]: df.groupby('b').groups
Out[4]: {'4': [0], '6': [2]}
可以看到Pandas已经删除了具
浏览 225提问于2013-08-25得票数 211
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
行和列在本质上是否与数据对象相同？例如，在以下方面：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
{"Title": "Titanic", "ReleaseYear": 1997, "Director": "James Cameron"},
{"Title": "Spider-Man", "ReleaseYear": 2002, "Director": "Sam Raimi"}
浏览 2提问于2020-08-16得票数 2
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我有以下代码
SELECT C_Record.BunchOfColumns, Count(*) AS Degrees
FROM C_Record
WHERE (((C_Record.[C#])=[Enter Value])) //Parameter Input from User
GROUP BY C_Record.BunchofColumns;
“我的学位”列从不增加，它总是显示1，无论从查询中返回多少行。我怀疑我没有正确地实现我的GROUP BY方法。如果我正确理解它，所有被选中且不是聚合函数一部分的列(在我的例子中是COUNT)都应该放在GROUP BY中。任何帮助都是非常感谢的。提前
浏览 0提问于2015-08-20得票数 0
2回答
把一只dataFrame解析成熊猫。用户可以使用DataFrame.idxmax获得最大值的索引(列)名称，但是，如果行中的所有值都为零(或相等值)，则索引默认返回第一列。
因此，如何为筛选所有为零的或所有相等的值，以便不返回列名。
我正在使用pandas.DataFrame.idxmax帮助文件。但是，没有筛选器选项。
我相信熊猫可以使用loc[df['something']==value]过滤，但我不知道如何达到最大值。
import pandas as pd
myArr = {'column0':[1, 1, 0, 1, 1],
'col
浏览 3提问于2019-08-13得票数 0
2回答
我想根据一个DataFrame检查从Pandas DataFrame中删除一个行子集。
初级DataFrame
>>> df
name day fruit foobar
0 Tim 1 Apple 0
1 Tim 1 Apple 1
2 Tim 2 Apple 2
3 Anna 1 Banana 3
4 Anna 1 Strawberry 4
5 Bob 1 Strawberry
浏览 5提问于2021-06-08得票数 2
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我已经在product_category和quantity_sold的基础上对dataframe(Dataframe)进行了排序。现在我想访问每个产品类别中销售最多的前两种产品，如何实现这一目标？我已经编写了一个for循环来访问它们，但是系统告诉我有一个关键错误，有人可以帮助我吗？谢谢!另外，如果它在dfDogNew中只有一个产品，那么它只会返回一行，假设如果我将切片设置为:2、熊猫会自动传递到下一个类别--在以前的cstegory中只有一个产品？
我将在下面附加我的for循环代码：
for i in product_category:
for g in dfDogNew['p
浏览 6提问于2022-12-03得票数 0
我有一些代码，比如：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'COL1': [15, np.nan,np.nan,24],
'COL2' : [7.2,3.5,np.nan, 0.1]})
df2 = pd.DataFrame({'COL1_add': [2, 3, 5, 2],
'COL2_add' : [-2.3,-5.3,-3.8,-4.5]})
我想使用df2来
浏览 1提问于2017-03-19得票数 2
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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
2回答
我有一组包含json文件的urls和一个空的pandas dataframe，其中的列表示jsnon文件的属性。并不是所有的json文件都具有pandas dataframe中的所有属性。我需要做的是从json文件中创建字典，然后将每个字典作为新行附加到pandas dataframe，如果json文件没有与dataframe中的列匹配的属性，则必须将其填充为空。
我设法创建了如下字典：
import urllib2
import json
url = "https://cws01.worldstores.co.uk/api/product.php?product_sku=ULS
浏览 2提问于2015-07-29得票数 11
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我聚合了一个包含类别列的熊猫DataFrame。输出包含了几个我没想到也不明白的NaN。示例代码：
import pandas as pd
d = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 2, 2], 'b': [1, 1, 2, 2], 'c': [1, 2, 3, 4]})
d.astype({'b': 'category'}).groupby('a').agg({'b':'first', 'c':['mean', &
浏览 2提问于2019-11-01得票数 4
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1回答
在我的应用程序中，我使用groupby对dask数据帧执行聚合，并按某个id排序。
但是，我希望聚合保持分区划分，因为我打算执行与其他相同分区的数据帧的连接。
import pandas as pd
import numpy as np
import dask.dataframe as dd
df =pd.DataFrame(np.arange(16), columns=['my_data'])
df.index.name = 'my_id'
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=4)
ddf.npartitions
#
浏览 0提问于2018-02-17得票数 4
我们现在的目标是删除重复的玩家行，但将具有最高计数的行保留在G列(游戏播放)中。我们可以使用什么代码来实现这一点？我在这里附加了一个指向Pandas输出图像的链接。
浏览 10提问于2020-02-05得票数 1
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1回答
我有这只熊猫的数据
我要那个
如果有一天，某一行condition_2在一行condition_1之前为“True”，则将condition_2行更改为NaN。
Dataframe结构:在列的同一行中不可能有True和True
因此，在前面的dataframe中，应该是这样的：
这是示例代码：
import pandas as pd
from datetime import datetime
tbl = {"date" :["2022-02-27", "2022-02-27", "2022-02-27", &#
浏览 2提问于2022-07-01得票数 0
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5回答
假设我有如下的Pandas DataFrame： df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3],
'b': [4, 5, 6],
'c': [7, 8, 9]
}) a b c
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9 我希望生成一个新的pandas.Series，以便从DataFrame的随机列中逐行选择该序列的值。因此，可能的输出是序列： 0 7
1 2
2 9
dtype: int64 (在第0行中随机选择'
浏览 45提问于2019-07-25得票数 4
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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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我已经能够使用pandas groupby创建新的DataFrame，但在创建barplot时遇到错误。groupby命令：
invYr = invoices.groupby(['FinYear']).sum()[['Amount']]
这会创建一个对我来说正确的新DataFrame。
运行：
sns.barplot(x='FinYear', y='Amount', data=invYr)
我得到了错误：
ValueError: Could not interperet input 'FinYear'
这个问题似
浏览 1提问于2016-02-03得票数 11
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我刚开始编码，很难表达/搜索正确的术语来帮助我完成这项任务。在我的工作中，我从野外监测鸟类的人那里得到了一些相当大的excel文件。结果需要为数据库、报告、表格等准备好。我希望使用Python自动执行一些任务。
如何使用Python (pandas?)基于通用名称/ID但具有唯一后缀的特定行/列，并在该通用名称下聚合/求和属于一起的结果？作为提供的表中的一个示例，我需要获得来自子位置的所有结果，例如AA3_f，AA3_lf和AA3_s，表示为主要位置AA3的新行中的子位置的总和(每个物种的海鸟总数)。
有没有人可以为这个任务提供一些代码，或者以其他方式帮助我？我搜索和观看了很多关于p
浏览 0提问于2021-06-09得票数 0
我有一个包含一些重叠时间行的dataframe (df)。我想删除持续时间较长的行，保留同一ID中持续时间较短的行。(以减少重叠) starttime endtime ID Diff
1/7/2020 2:32:15 PM 1/7/2020 2:32:16 PM A 1 sec
1/8/2020 2:33:20 PM 1/8/2020 2:33:22 PM B 2 sec
1/9/202
浏览 20提问于2020-01-21得票数 2
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