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我使用以下代码在按“选举年”和“地区”分组后按降序对" Vote %“进行排序，然后比较每年的前2个投票率，但它给出了一个错误。df1 = df.groupby(['Election Year','Region'])sort_values('Vote %', ascending = False).reset_index() 2010 C 17.70
2010 C 14
浏览 16提问于2021-06-10得票数 0
我有一个"pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy“类型的变量，它是通过对pandas数据帧的各个字段进行分组而获得的。但是，我想把这个变量转换成一个pandas序列，它是有效的，但有很多错误。下面是我尝试过的代码： w = data.groupby(['dt', 'b'])['w']
w = pd.Series(w) 当我尝试运行这段代码时，它花费了很多时间
浏览 155提问于2020-04-17得票数 1
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如何在以下泰坦尼克号数据中为类=第三行着色：import pandas as pddf.groupby(['sex', 'class']).agg({'fare': ['sum','count']})我想要两<e
浏览 2提问于2020-07-11得票数 0
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现在我有了这样一个SQL语句，我想知道如何在Pandas中编写它，也许可以使用groupBy和apply?by A;def func(group): y = group['A']这将生成一个没有A列的数字序列，该序列用于按on进行</em
浏览 15提问于2018-01-22得票数 0
我很好奇，当apply函数返回一个序列时，pandas groupby-apply的行为。 ...:但是，如果每个序列都有相同的长度，那么它会将其转换为DataFrame。这似乎是transform的理想情况，但我
浏览 1提问于2016-06-09得票数 19
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我正在对以下Pandas数据帧进行预处理。 ? if AccountingDate of all deals for same assetid is Null:else:
isSold = True 同时，我想找出每个assetid的第一个和最后一个AccountingDate的Amount。一般来说，Pandas中的groupby聚合是这样的： df.groupby('assetid').agg
浏览 11提问于2019-02-17得票数 1
是否可以将数据分组(用于定义x和y变量)，以便直接在regPlot (或任何其他海运功能)中运行回归？我找不到这样的内置功能。例如，在一列中，我有一个分类变量" C "，然后我试图使用每个C类别的中位数来拟合回归线(具有x和y)。有什么功能可以这样做吗？
浏览 18提问于2019-02-26得票数 1
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fashion = [1,1,2,3,3,3,21,1,1,1,5,5,5,5,3,3,2,6] print(key,':',
浏览 18提问于2019-03-09得票数 0
我有个数据框里面有日期，城市，销售额- Date City Sales2008-01-01 C2 20002008-01-02 C2 5000
outliers=[] mean = np.mean(data)
浏览 25提问于2021-08-11得票数 1
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Python火花作业优化
、、、、
列，即：P.S -这是时间序列数据我们正在使用Facebook预言家模型进行预测建模，因为先知只接受Pandas数据格式作为输入，下面是我正在做的工作，以便将Spark数据格式转换为Pandas数据格式。def prediction_func(spark_df):
# Lin
浏览 3提问于2018-09-02得票数 1
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我目前有一个dtype为Timestamp的pandas Series，我想按date对它进行分组(并且在每个组中有许多不同时间的行)。一种看似显而易见的方法是类似于然而，熊猫的groupby根据它的指数进行了分组。我如何才能将其按值分组？
浏览 61提问于2015-11-03得票数 74
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熊猫分组分类，然后聚合
、、、、
用户可以在一个会话的不同时间，在google搜索引擎上逐个搜索不同的查询。 3 [sort,agg] [2,3] [apple, banana] [5,6]首先，我们使用代码群we和agg, 4]
3
浏览 5提问于2021-02-24得票数 3
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按n最大和分组的熊猫
、、、
我试图在Pandas中同时使用groupby、nlargest和sum函数，但在运行时遇到了问题。Wyoming a.51 180Wyoming c.51 56我想使用groupby按州进行选择最后，我将有一个列表，其中将包含州和人口(它的前两个县)。
我可以让groupby和nlargest工作，但获得nlargest
浏览 2提问于2016-11-03得票数 25
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我正在尝试用Python绘制直方图的时间序列。。所以，基本上，我需要同样的东西，但我在R中真的很糟糕。在我的数据集中，通常每天有48个值。其中- 9999表示缺少的数据。对数据样本执行操作。我从读取数据和构造pandas DataFrame开始。Data columns (total 1 columns):dtypes: float64(1)daily = df.groupby(lambda x
浏览 0提问于2013-06-12得票数 7
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我希望按降序对“事件”进行排序，同时保持按州和布尔人分组。ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')df = df.sort_values('occurrence').groupby('state') <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupB
浏览 2提问于2020-07-25得票数 0
我想将dataframe按两列进行分组，以汇总每个商店的月平均销售额。Shirt 9基于store_id或month的分组工作得很好，但是当我试图同时按store_id和month分组时，我得到：
groupby_month = fact['quantity'].groupby(fact['store_id', 'month'
浏览 0提问于2019-10-03得票数 1
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在Pandas中，当时间戳的其余部分相同时，是否有groupby操作来跨多年对值进行分组？例如，12:00:00 01/01/2000、12:00:00 01/01/2001和12:00:00 01/01/2002以及15:00:00 01/01/2000、15:00:00 01/01/2001和15:00:00 01/01/2002将组成一个组...等。我可以通过以下
浏览 19提问于2017-02-09得票数 2
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在Pandas中，有一个方法DataFrame.shift(n)将数组的内容相对于索引移动n行，类似于np.roll(a，n)。我似乎找不到办法让达斯克有类似的行为。我意识到，像行轮班这样的事情可能很难用达斯克的分块系统来管理，但我不知道有什么更好的方法来将每一行与下一排进行比较。我想要做的是：import pandas as pd
with pd.HDFStore(path) as= shifted.apply(np.sig
浏览 6提问于2015-12-11得票数 6
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熊猫归责
、
我有一个多年的时间序列，半小时分辨率与一些差距，并希望计算它们的平均值为基础的其他年份，但同时。例如，如果一个值在2005-1-1-12:00丢失，我想同时取所有的值，但是从所有其他年份和平均值，然后用平均值来计算缺失的值。我得到的是：import numpy as np
idx = pd.date_range('2000-1-1', '2010-1-1', freq='30T': np.random.rand(1753
浏览 2提问于2015-07-21得票数 2
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在SQL中，它看起来像这样： SELECT shop, SUM((item_price * item_sold)) as revenueGROUP BY shop 我想用Pandas我试过了： revenue_by_shop = table.groupby("shop")[table["item_price"] * table["item_sold"]].sum() 但这似乎不是正确的答案
浏览 33提问于2020-09-18得票数 1
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