Pandas中Groupby by index
在Pandas中，Groupby by index是一种基于索引进行分组的操作。它允许我们根据索引的特定值或者索引的层级进行数据分组和聚合。
Groupby by index的优势在于可以更加灵活地对数据进行分组和聚合操作，特别适用于需要按照索引进行分组的场景。通过Groupby by index，我们可以轻松地对数据进行分组统计、计算分组的平均值、求和、最大值、最小值等。
应用场景：
- 数据分析和统计：通过Groupby by index，可以方便地对数据进行分组统计，比如按照日期进行分组，计算每天的销售额或者用户数量等。
- 数据预处理：在数据预处理过程中，我们经常需要根据索引进行数据的分组和聚合，比如按照地区进行分组，计算每个地区的平均温度或者人口数量等。
- 数据可视化：通过Groupby by index，可以将数据按照索引进行分组，然后绘制柱状图、折线图等，更直观地展示数据的分布和趋势。
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请注意，以上仅为示例，实际选择产品时应根据具体需求进行评估和选择。
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如何使用groupby by indexes (1，2，3)(它们都是相同的顺序)，并获得属于每个索引范围的列分数的总和？基本上我有这样的想法： index score 2 2 1 3 33 我想要的： index score sum 2 2 9 1 3 3
浏览 97提问于2020-12-12得票数 2
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_get_index(name) File "pandas\_libs\properties.pyx", line 33, in pandas.__get__
File &q
浏览 1提问于2021-08-11得票数 0
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熊猫群
、、、
我想将数据分组到一个dataframe中，我有oo列"Count“和另一列"State”。我想输出一个列表列表，每个子集列表只是每个状态的计数。\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 1199, in groupby File "pandas\ind
浏览 3提问于2015-08-09得票数 0
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pandas.core.groupby.groupby import Grouper
~/anaconda3/envs/TuriCreatePY35-&
浏览 9提问于2020-01-01得票数 1
但是，如果在上面的代码中执行gb = df.groupby('Vge')而不是gb = df.groupby('Hour')，则会出现以下错误 File "C:/Test/python/concepts/pandas/test_pandas.py", line 12, in <module>
gb = d
浏览 0提问于2015-12-02得票数 0
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, squeeze=squeeze)File "c:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", line 388,in __init__ level=level, sort=sort
浏览 0提问于2015-01-10得票数 4
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2回答
我需要计算数据帧pandas中唯一行的数量。我尝试了这个解决方案：，但它生成了一个错误。}这是错误： File "/usr/local
浏览 14提问于2017-12-26得票数 1
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3回答
>>> import pandas as pd>>> a3 21site-packages/pandas/core/groupby.py", line 537, in groupby File"
浏览 7提问于2013-07-29得票数 10
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熊猫石斑鱼vs时间石斑鱼
、、、
新的pandas版本不推荐使用TimeGrouper，所以我们应该使用常规的Grouper。老代码：在旧版本的pandas中运行良好。但是，以下两项均不适用：df[
浏览 0提问于2017-10-30得票数 8
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', '2012']) a = a.reset_index().set_index('level_1') a.sort_index(inplace=True)a.groupby('compa
浏览 0提问于2016-07-27得票数 9
1回答
https://raw.githubusercontent.com/rfordatascience/tidytuesday/master/data/2020/2020-08-18/threats.csv', index_col= 0) 这是我的代码- df = (threats.groupby(['continent', 'threat_type'
浏览 12提问于2020-08-23得票数 0
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(series.dtype, 'tz', None))
File "pandas\_libs\index.pyx", line 114, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_
浏览 14提问于2018-08-23得票数 0
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尽管我将参数as_index设置为True，但pandas.DataFrame.groupby.nunique()会将我分组的列保留在结果中。pandas版本为: 0.24.1 {'a': [1, 1, 2, 3, 2],)输出
浏览 0提问于2019-08-21得票数 2
: [a, b, c]我聚集在组上，输出将--通常是--是一个空DataFrame：EmptyDataFrameIndex: []>>> df.gro
浏览 2提问于2014-10-10得票数 2
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()}返回：/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas/_libs/index.c:5126)()
浏览 4提问于2017-12-11得票数 1
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1回答
因此，我在下面的python中尝试了以下方法。 File "pandas\_libs\index.pyx", line 90, in pandas._libs.index.get_value_at
File "pandas\_libs\<e
浏览 1提问于2020-02-20得票数 0
2回答
_engine.get_loc(casted_key) File "pandas/_libs/index.pyx", line 163, in pandas._libs.index.IndexEngin
浏览 1提问于2022-10-19得票数 0
一个常见的SQLism是"Select A，mean(X) from table group by A“，我想在pandas中复制这一点。假设数据存储在CSV文件中，并且太大而无法加载到内存中。如果CSV可以放在内存中，那么一个简单的两行代码就足够了：mean=data.groupby(data.A).mean()chunks=<
浏览 2提问于2014-04-21得票数 5
groupby如何通过索引来实现？'], aggfunc=np.sum, fill_value=0)df2= pd.concat(df_list).groupby(by=['index_maybe_cast_indexer(key))
File "pandas\index.pyx", line 137, in pandas.index.IndexEngine.get_loc
浏览 0提问于2017-01-06得票数 0
limousine 1500 1282599from tablehaving max(dailyPriceByType) 但是我如何使用pandas在python中实现这一点呢？
浏览 14提问于2020-11-05得票数 0
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