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coke 12 italy pepsi 2在数据框中，位置的每一行都应该有一个唯一的项目名称和相应的项目权重在这种情况下，我想将多个项目的权重相加，然后显示单个项目的聚合权重。
浏览 22提问于2019-11-12得票数 1
我有一个像这样的数据帧 4352d38a5c0937da 1.0 2.0 4352d38a5c0937da 1.0 3.0 因为列中的值完全相同，所以我想按device_id分组以获得如下结果：
device_id A B
浏览 0提问于2019-10-17得票数 0
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如何删除特定值的连续重复项？ 我知道groupby()函数，但它会删除任何值的连续重复项。 请参阅下面的示例代码。特定值为2，其中我想要删除重复项 import pandas as pd# This does not work for just a spec
浏览 8提问于2020-08-04得票数 1
我通过使用sum、max和min等函数将Pandas GroupBy和Groupby.agg用于我的数值列，但我注意到以前强加给我的列的数据类型(如np.int8、np.int16、np.int32)在GroupBy聚合后不会保留，实际上每一列都被覆盖为int64。Pandas版本1.1.5
我目前的解决方案是在完成groupby聚合后重新转换，这是一个已知的问题和/或有更好的解决方案吗？
浏览 19提问于2021-03-16得票数 1
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pandas.Dataframe.groupby(['date','some_category']).agg([np.sum, np.size])为每个sum列生成一个重复的计数。在传递聚合函数列表时，是否可以只输出一个计数列？a = df_all.groupby(['date','some_category']).sum()
b = df_all.groupby(['date',
浏览 0提问于2020-02-27得票数 0
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给定一个ID列和相应值列的DataFrame，我如何在重复ID块中聚合(例如和)值？示例DF：import pandas as pd
{'id': ['a', 'a', 'a', 'a', 'a',b', 'b', 'b', 'a'
浏览 1提问于2020-06-03得票数 3
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好的，所以我想反转一个包含一些重复项的表：ATC hierarchy Drug Group 0 A Alimentary tract['A01AB']` atcd_['allatcs']= atcd_.groupby('Drug
浏览 13提问于2017-02-19得票数 0
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TLDR:我一直在尝试寻找一种内置的解决方案来旋转具有重复项的非数字数据，而不是在pandas中聚合，从而保持所有重复项的成功。我执行了一个自定义操作，但我想知道是否有更好的方法。Does require aggregation
- groupby上述所有方法在拆分FLDNAME时都需要非唯一索引，或者需要聚合我还尝试在append=True和unstacking
浏览 2提问于2017-06-23得票数 2
这是我想要操作的一只熊猫DataFrame：
data = {"grouping": ["item1", "item1", "item1", "item2",
浏览 4提问于2017-04-17得票数 3
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我正在用Python和Pandas做一些文本挖掘工作。我在DataFrame中有单词，Porter在它旁边有一些其他的统计数据。这意味着在此DataFrame中可以找到具有完全相同波特词干的相似单词。我想将这些相似的单词聚合到一个新的专栏中，然后删除关于Porter词干的重复内容。import pandas as pd
pda = pd.DataFrame.from_dict({'Word': ['bank', 'hold', 'ban
浏览 0提问于2018-11-27得票数 0
我想使用两个相加的列来计算一个数据框列，如下所示： grouped_columns = df1.groupby(['Parent1', 'Parent2']).agg(Attr_fac = ('Exposure1', 'sum') / ('Exposure2', 'sum')) 继续获取元组:不支持的元组操作数类型：‘/’和‘TypeError’ Exposure1和Exposure2是从excel文件
浏览 18提问于2021-04-07得票数 0
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您好，我正在尝试使用agg在数据帧中聚合一些数据，但我最初的声明提到了一个警告"FutureWarning: using a dict on a Series for aggregation is deprecated我根据Pandas文档重写了它，但我得到的不是正确的列标签，而是一个函数标签。示例："“。如何更正输出，使标签与上面的列名为std，mean，size，sum的弃用输出相匹配？不推荐使用的语法命令：
Top15.set_index('Continent').groupby(level=0
浏览 3提问于2017-07-08得票数 0
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我在PD数据帧中按项-日期对进行分组，并希望使用lambda将一些自定义条件函数添加到更大的聚合函数中。我还可以做一个不同的聚合，它既包含预先构建的聚合，也包含返回适当统计数据的自定义百分比函数：
浏览 1提问于2018-04-19得票数 4
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-01-02 02:00:00,11.0,45.18,39.59 然后我根据索引中的小时进行分组，如下所示： df1 = df.assign(hour=lambda x: x.index.hour).groupby
浏览 33提问于2021-01-11得票数 0
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我在试着比较pandas.DataFrame.pivot_table()和pandas.DataFrame.groupby。我有一个关于tips的经典数据集：url = 'https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tip
浏览 1提问于2017-03-05得票数 3
它可以在没有聚合或计数的情况下遍历Pyspark groupBy数据帧吗？例如Pandas中的代码： for i, d in df2:Is there a difference in howto iterate groupby in Pyspark or have to use aggregation and count?
浏览 54提问于2020-01-07得票数 3
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我使用groupby()和reset_index()函数使用来自Pandas Dataframe的数据创建具有聚合值的列：
df1=data.groupby(["subscription_id"])["product&
浏览 5提问于2017-06-13得票数 0
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我有一个交易的Pandas DataFrame：0命令：它生成一个groupby对象：
Purchase_Type year_month
浏览 0提问于2018-07-22得票数 3
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dd 52 1 dd 14 4 ae 8如你所见，'a‘列中有重复项，1 and 2重复多次。我想对pandas中这样的计数求和，就像在sql中我们做groupby一样。应该如下所示0 1 dd 62 3 as 6我尝试使用df
浏览 0提问于2017-01-04得票数 6
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