在尝试调试groupby函数应用程序时,我使用一个虚拟函数来为每个组“查看传递给函数的内容”的。当然,我在玩游戏:
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0) # so we can all play along at home
categories = list('abc')
categories = categories * 4
data_1 = np.random.randn(len(categories))
data_2 = np.random.randn(len(categories))
df
我一直在处理一个公开的大熊猫数据集,其中包含美国每个州的一些空气质量统计数据。 我正在做的是聚合每个状态的度量,我遇到的问题是不同的状态在不同的时间段有可用的度量。因此,我收集了以下所有数据: import pandas as pd
poll = pd.read_csv('dataset.csv')
poll = poll.groupby(['State', 'Date Local']).mean()
states = pds.index.levels[0] # All the states
pds_grouped = pds.groupb
我怀疑这是一个简单的形式我的问题。更新:不幸的是,情况并非如此。
如果您这样做(在Pandas 0.11中):
df = pd.DataFrame([[1,2],[1,3],[2,4]],columns='a b'.split())
print df
g = df.groupby('a').count()
print type(g)
print g
你得到了预期的:
a b
0 1 2
1 1 3
2 2 4
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
a b
a
我有一个Pandas DataFrame,我想要按某个列进行分组。然后,我想对这个分组的数据帧做一个散点图。然而,如果我这样做了,我会得到一个错误,因为我分组的列是无法识别的。 # Data loading, processing and for more
import pandas as pd
import numpy as np
# Visualization
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# set seaborn style because it prettier
sns.set()
df = pd.D
我有:
pd.DataFrame({'col':['one','fish','two','fish','left','foot','right','foot']})
col
0 one
1 fish
2 two
3 fish
4 left
5 foot
6 right
7 foot
我想连接每n行(这里是每4行)并形成一个新的dataframe:
pd.DataFrame({'col':['
是否可以遍历dask GroupBy对象来访问底层数据帧?我试过了:
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
pdf = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5], 'B':['1','1','a','a','a']})
ddf = dd.from_pandas(pdf, npartitions = 3)
groups = ddf.groupby('B')
for name, df in gro