pandas count groupy 2属性
pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，使得数据处理变得更加简单和高效。在pandas中，count和groupby是两个常用的属性和方法。
- count属性：count属性用于计算数据中非缺失值的数量。对于DataFrame对象，count属性返回每列中非缺失值的数量；对于Series对象，count属性返回非缺失值的数量。
- groupby属性：groupby属性用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。它可以将数据分成多个组，并对每个组应用相应的聚合函数。通过groupby属性，可以实现数据的分组统计、分组计算等操作。
下面是对这两个属性的详细解释：
- count属性：
- 概念：count属性用于计算数据中非缺失值的数量。
- 分类：count属性属于数据处理和数据分析领域。
- 优势：count属性可以快速计算数据中非缺失值的数量，帮助用户了解数据的完整性和质量。
- 应用场景：count属性常用于数据清洗和数据预处理阶段，用于检查数据中的缺失值情况，或者用于统计某一列中非缺失值的数量。
- 腾讯云相关产品：腾讯云提供了云数据仓库CDW（Cloud Data Warehouse）服务，可以用于存储和分析大规模的结构化数据。CDW支持使用SQL语言进行数据查询和分析，可以方便地使用count函数进行数据统计。具体产品介绍请参考：腾讯云云数据仓库CDW
- groupby属性：
- 概念：groupby属性用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。
- 分类：groupby属性属于数据处理和数据分析领域。
- 优势：groupby属性可以方便地对数据进行分组统计和计算，提供了灵活的数据分析功能。
- 应用场景：groupby属性常用于数据分析和数据挖掘任务，例如按照某一列对数据进行分组，然后计算每组的平均值、总和、最大值等统计指标。
- 腾讯云相关产品：腾讯云提供了云原生数据库TDSQL（TencentDB for TDSQL）服务，可以用于存储和管理结构化数据。TDSQL支持使用SQL语言进行数据查询和分析，可以方便地使用group by语句进行数据分组和聚合计算。具体产品介绍请参考：腾讯云云原生数据库TDSQL
通过使用pandas的count和groupby属性，可以方便地进行数据处理和数据分析，帮助用户更好地理解和利用数据。
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我有这样的数据：
+---------+----------+----------+
| groupX | groupY | id |
+---------+----------+----------+
| A | 1 | e13r2 |
| B | 2 | efwu1 |
| A | 1 | efgi3 |
| B | 4 | eoij9 |
+---------+----------+----------+
df = pd.DataFrame(
浏览 0提问于2021-03-18得票数 3
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1回答
我有一个从电子表格创建的数据框架，我需要根据列值将数据帧分割成多个数据帧。以下代码工作正常：
df = pd.read_excel("20210720.xlsx")
# print (df)
grouped = df.groupby(df.Store)
ninth = grouped.get_group("B")
print(ninth)
但是，当我尝试按日期列对它们进行分组时，可以这样做：
df = pd.read_excel("dutchie_20210720.xlsx")
# print (df)
grouped = d
浏览 1提问于2021-08-11得票数 0
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Pandas中的PRODUCTSUM与Excel中的PRODUCTSUM相当于什么？我在Excel中有这个公式，其中PRODUCTSUM包含在一个条件IF中。 IF(PRODUCTSUM((A$2:A2=A2)*(C$2:C2=C2)*(B$2:B2=B2))>1;0;1) 我在其他类似的帖子中找到了一些例子： Excel Sumproduct equivalent in Pandas 但是这些引用的列包含整数，并且由于我的列是由字符串组成的，我不知道如何继续。任何帮助都将不胜感激。 假设我的df是这样的： A B C Ou
浏览 34提问于2021-11-11得票数 1
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这就是我如何成功地只打开VS-Code应用程序：
^!h::If !FileExist(code := StrReplace(A_AppData, "Roaming", "Local\Programs\Microsoft VS Code\Code.exe"))
MsgBox, 48, Error, File not found.\n`n%code%`
Run, %code%
return
然而，我的问题是：
我的电脑上用的是“星坞迷”。将计算机上任何打开的窗口分组为选项卡；资源管理器窗口、应用程序等。您可以对特定文件夹和文件进行分组，并将它们保存为自定义组，该组
浏览 2提问于2021-11-14得票数 1
在pandas中执行df.groupby().sum()时，nans意外转换为0。这一点已在此中注明。票证表明，使用groupby().sum(min_count=1)将正确返回预期的nan。不幸的是，它似乎不适用于timedeltas (参见下面的完整工作示例)。
对于如何将nan保存在时间增量字段的groupy().sum()中，有什么解决方法吗？
import pandas as pd
from datetime import datetime, date, timedelta
data = [[date(year=2020,month=2,day=1), timedelta(hour
浏览 31提问于2020-02-10得票数 2
我有一张这样的桌子：
groupX groupY quantity
A B 10
A C 2
C D 7
B A 13
C B 1
D B 9
因此，相同的个体出现在列groupX和groupY中。我想写一个Select，它实现了以下几点：
Select
(Select groupX, sum(quantity) group by groupX) as M
- (Select gr
浏览 0提问于2019-10-24得票数 0
我想知道每个月最后一个星期五苹果股票的收盘价。我该怎么做呢？Thx import pandas as pd
import numpy as np
import yfinance as yf
apple=yf.Ticker("AAPL")
apple=apple.history(period="5y")
浏览 11提问于2020-09-24得票数 0
我有一个DataFrame，我使用嵌套的for循环来遍历特定列的所有可用组合。我创建了一个示例代码：
from pandas import DataFrame
from numpy import unique
df = DataFrame([[30, 'DEV1', 'X4Y4', [0, 1, 2, 3], [1E-5, 2E-5, 3E-5, 4E-5]],
[30, 'DEV1', 'X5Y5', [0, 1, 2, 3], [1E-5, 2E-5, 3E-5, 4E-5]],
浏览 9提问于2022-09-24得票数 0
1回答
熊猫数据栏中的高效跨步切片
、、、、
在熊猫的dataframe列中，我希望(高效)在给定的增量偏移量中逐行选择行。例如,
import numpy as np
import pandas as pd
k = pd.DataFrame(np.arange(9))
# Here I can only select 1 element per stride. Would like to select n elements
a = k[0::3]
b = k[1::3]
# Here a copy is made. Would prefer a view of the above.
b.combine_first(a)
Out[1
浏览 2提问于2014-07-11得票数 2
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所以Postgres抱怨：
PGError: ERROR: column "sessions.created_at" must appear in the GROUP BY clause or be used in an aggregate function
但问题是，"created_at“确实出现在group by子句中：
SELECT created_at, count(id) as visit_count FROM "sessions" WHERE ("sessions"."site_id&
浏览 4提问于2011-10-27得票数 0
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我在sql developer上运行这个查询，我想要计算所有注册日期的数量，如果是，我想使用NVL2返回yes，如果该日期没有注册，则返回NO。
Oracle给出了以下错误："NOT A GROUPY BY EXPRESSION“
你能帮帮我吗？
谢谢!
SELECT
NVL2(FA.IDDT_REGISTRATION,'YES','NO') AS REGISTRATION,
COUNT(1),
DATA
FROM L_TIME LT
LEFT JOIN F_REGISTRATION FA ON LT.IDDT=FA.IDDT_REGISTRATIO
浏览 2提问于2020-11-05得票数 0
1回答
从导出用户列表的AD组成员资格
、、、、
我试图获得'VPN用户‘组中的所有用户的CSV输出，这些用户也在’域用户‘组中。我想给出他们的名字，然后告诉他们的团体成员。每个成员只应在VPN组中。我想找出这两组中的谁。
为了实现这一点，我首先将VPN组中的用户列表导出到CSV中，这很好。代码的第二部分是要从该AD组中查看CSV中的用户列表，并将输出导出为CSV，其中包含用户及其组成员(这对我来说不起作用)。对于CSV中的每个用户，它返回错误:Get:无法找到带有标识的对象：‘“User001_vpn”’.
我不确定我正在做的事情是否是完成手头任务的最佳方式，或者你们中的任何一个人是否能够帮助我完成任务？看起来Get-ADUser并
浏览 2提问于2021-08-10得票数 0
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1回答
我有一个表包含用户ID，另一个表作为AD组；某些AD组会告诉您客户端是否是VIP、Pilot、Remote Access等组的成员。
当试图创建一个视图来显示客户端是这些组中哪些组的成员时，我遇到了一个问题，即必须为每个组名创建单独的联接，因为不这样做就会在结果中创建重复项。
Table One
Client_ID Client_Name
--------- ------------
A ABC
D DEF
G GHI
Table Two:
Client_ID AD_Group
------
浏览 0提问于2013-04-30得票数 0
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我在左边有几个圆圈，右边有一个svg组。我想在拖放时将圆圈拖到svg组中。一旦我将元素放到svg组中，它就应该被附加到组中。
到目前为止，我已经创建了一个可拖动的元素和可拖动的组，但找不到任何相同的文章。
我在左边有几个圆圈，右边有一个svg组。我想在拖放时将圆圈拖到svg组中。一旦我将元素放到svg组中，它就应该被附加到组中。
到目前为止，我已经创建了一个可拖动的元素和可拖动的组，但找不到任何相同的文章。
演示：
<!doctype html>
<html>
<head>
<title>Editor</title&
浏览 2提问于2015-07-13得票数 1
我有如下数据，
In [20]: test_data
Out[22]:
ut first_name_ini
0 WOS:000386321800001 Enriquez, F
1 WOS:000386321800001 Troyano, J
2 WOS:000386321800001 Lopez-Solaz, T
3 WOS:000386321800002 da Rochaa, S
4 WOS:000386321800002 Braz Junior, G
然后计算"first_name_ini“列中的元素
浏览 1提问于2020-08-25得票数 1
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2回答
按日期将行转到列上熊猫
、、、、
我有一个名为df的Pandas DataFrame，如下所示：
Date String
2016-08-01 a
2016-08-01 b
2016-08-01 c
2016-06-30 d
2016-06-30 e
2016-06-30 f
我试着获得：
Date Column1 Column2 Column3
2016-08-01 a b c
2016-06-30 d
浏览 0提问于2019-02-03得票数 3
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我想做两件事，这样我就可以取数据帧中每组144列的平均值。
我有144列用于不同的压力读数，然后还有一列用于“循环”。大约有70个周期。我想按“循环”对数据帧进行分组，然后计算每个循环中每列的平均值。
我已经使用以下命令成功地对数据进行了分组：
cycles = df.groupby('cycle')
我也遇到了将剩余列的平均值取为下面所有列的平均值的逻辑上的问题，这不是我想要的：
for cycle, group in cycles:
cycles.mean()
如果有更简单的方法做这件事，我将非常感激。
浏览 32提问于2019-11-13得票数 1
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我试图得到一个包含每个键的输出，即使是0的等价值。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('climate_data_Dec2017.csv')
wind_direction = df['Direction of maximum wind gust']
is_on_a_specific_day = df['Date'].str.contains("12-26")
specific_day = df[is_on_a_specific_day]
grouped_by_date = specif
浏览 0提问于2021-09-24得票数 0
我在核心数据实体中有日期属性。我有count和groupy by date (yyyy-mm-dd)。
NSFetchRequest可以有一个用于分组的属性数组。[fetchRequest setPropertiesToGroupBy:arrayObject]
我将对多个属性进行分组。使用函数进行分组是可行的。但我想按年、月和日对其进行分组。
nsfetchresultcontroller控制器只能对一个属性执行剖分。但我不需要。
有谁知道如何只在日、月、年(协调世界时到localTimezone)使用NSFetchRequest？
浏览 3提问于2013-06-06得票数 0
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1回答
我想做一个具体化的‘关于一个声明的声明’，说我有userX memberOf groupY，并想就此发表声明(比如说，他们在5月11日加入)。
所以，我有这样的事情：
statementX a rdf:statement
statementX subject userX
statementX predicate memberOf
statementX object groupY
statementX since "2022-05-11T11:32:52"^^xsd:dateTime
我的问题是，对rdf:statement进行子类化值得吗？说UserGroupStatement
浏览 9提问于2022-05-11得票数 2
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2回答
如何更改下面的代码?更改帧大小后，帧上其他对象的大小也会以相同的比例变化？
package application;
import javax.swing.*;
import java.awt.*;
public class Program extends JFrame {
private GroupLayout layout;
private GroupLayout.Group groupX;
private GroupLayout.Group groupY;
public Program() {
initialize();
}
浏览 0提问于2013-04-04得票数 0
1回答
Matlab中的双挠号
、、、、
我创建了以下图像：
figure
y = [2 2 3 2 5 6 2 8 9];
bar(y)
name_x = {'0','1','2','0','1','2','0','1','2'}
set(gca,'Xtick',1:9,'XTickLabel',name_x,'XTickLabelRotation',45)
现在我想写：
在第一个0 1 2
浏览 0提问于2015-10-16得票数 3
1回答
该类由一组属性和函数组成，包括：
属性：
dataframe.numerical_feature_names： df :一个要分组的数值value.label_column_names: df字符串列的pandas df列。
功能：
mean(nums)：以数字列表作为输入，并返回meanfill_na(df, numerical_feature_names, label_columns)：以类属性作为输入，并返回转换后的df.。
这是一堂课：
class PLUMBER():
def __init__(self):
############
浏览 2提问于2021-09-13得票数 1
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class address(models.Model):
_name = 'address.add'
name = fields.Char(string='ឈ្មោះ')
parent_id = fields.Many2one('address.add')
child_id = fields.One2many('address.add', 'parent_id')
parent_left = fields.Integer('Left Parent', sel
浏览 0提问于2017-11-24得票数 1
3回答
在enroll > 0的情况下，我需要计算id出现的次数。这就是我所拥有的，所以far...Any对如何做到这一点有什么想法？谢谢! raw_data = [['a', '0'], ['a', '0'], ['a', '1'], ['b', '0'], ['b', '0.5'], ['c', '0'], ['c', '0']]
df = pd.DataFrame(r
浏览 39提问于2020-07-20得票数 2
我正在为一个充满闭合集合的大型dspace存储库更改授权策略。我创建了一个新组来简化新的访问权限，并将适当的用户添加到组中。最后，我通过“高级策略管理器”编辑了收集项策略。确切地说，我在集合X和组Y中添加了“DEFAULT_BITSTREAM_READ”。
当我浏览集合的项时，我看到项文件具有相应的策略(策略ID:822518 - Action:DEFAULT_BITSTREAM_READ - EPerson：... -组: GroupY)
这意味着groupY的所有成员都应该能够打开位流/读取文件。问题是，虽然有些用户实际上可以编辑，但有些用户不能。有没有更好的方法来编辑用户授权？我如何调试
浏览 0提问于2017-09-12得票数 3
我有数据帧。下面可以看到一段代码： import pandas as pd
data = {'EVENT_ID': [112335580,112335580,112335580,112335580,112335580,112335580,112335580,112335580, 112335582,
112335582,112335582,112335582,112335582,112335582,112335582,112335582,112335582,112335582,
浏览 19提问于2019-02-28得票数 1
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我正在为图像设计一个拖放功能。我已经在这里对这个例子进行了定位： -- JS框架KineticJS在这里使用。
在本例中，属性(x、y、width、height)和Kinetic.Image设置为“正常”数字值。
我的问题是，我需要这个属性作为变量，因为我上传的图像对于height、width等有不同的值。
我尝试为我自己的拖放web应用程序更改示例中的代码，但是它不能像我想要的那样工作。我可以正确加载和显示图像，但不能移动或调整它们的大小。对于x、y、width、height的数字值，它可以全部工作。
以下是更改后的方法"initStage()“的代码(其他方法不变)：
functi
浏览 1提问于2013-08-10得票数 3
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我有一个pySpark数据帧，想用groupBy操作做几个子数据帧。例如，我有一个像这样的DF
subject relation object
DF = s1 p o1
s2 p o2
s3 q o3
s4 q o4
并希望拥有一个具有相同关系名称的子数据帧，例如
subject relation object
DF1 = s1 p o1
浏览 5提问于2019-12-25得票数 0
1回答
在使用pandas和boost::accumulators进行统计计算时，我得到了不同的结果，但不确定原因。
下面是一个简单的例子，用熊猫计算一些收益的均值和方差。
import pandas
vals = [ 1, 1, 2, 1, 3, 2, 3, 4, 6, 3, 2, 1 ]
rets = pandas.Series(vals).pct_change()
print(f'count: {len(rets)}')
print(f'mean: {rets.mean()}')
print(f'variance: {rets.var()
浏览 0提问于2019-02-11得票数 3
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1回答
我希望建立一个脚本，将显示Active Directory组层次结构。
不幸的是，简单的Get-ADGroupMember $group -Recursive只列出成员，而不列出组。
示例：
Group1是主要的组-它有3个子组，分别命名为GroupA，B，C。因此，GroupA，B，C是MemberOf Group1。
GroupA没有子组
GroupB有两个子组，名为subGroup1,2
GroupC有一个名为subGroup3的子组
子组1、2、3没有子组
理想情况下，最好输出如下所示的内容：
Level1 Level2 Level3 Level4
Group1 GroupA
浏览 1提问于2014-05-30得票数 2
我有几张这样的桌子：
mysql> select id, name from wp_bp_groups limit 5;
+----+-----------------------------------------+
| id | name |
+----+-----------------------------------------+
| 3 | Some Group Here |
| 11 | Another Group Here
浏览 3提问于2014-11-12得票数 2
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1回答
函数的作用
、、、、
我希望使用通过Groupby()生成的数据文件中的值。我写的命令是：
pitcher_avg = total_data.groupby(['PitcherID','PitchType'])['ReleaseSpeed'].mean()
pitcher_avg的输出是：
PitcherID PitchType
80027 CF 86.022476
CH 80.846935
FB 89.614138
SI
浏览 1提问于2021-12-30得票数 0
我已经寻找并找到了与我所拥有的相似的答案，但这些解决方案都不适用于我。我让下面的sql尝试按wo_type分组，并获取每行的条目计数。但我只希望包含符合条件的行。当我获取组时，每个条目的计数都是相同的。如果我删除where子句，我会得到不同的计数，但它们包含了我不想要的条目。
select a.wo_type, count(*) from deinstall_bpm_work_orders a
left join deinstall_bpm b on a.task_id = b.id
where b.status = 'WORKING'
group by a.wo_type
o
浏览 1提问于2017-05-20得票数 0
我有一个多索引的数据，
>>> df
a1 a2
b1 b2 b1 b2
c1 d1 11 21 31 41
d2 12 22 32 42
c2 d1 13 23 33 43
d2 14 24 34 44
它有两个级别的标题和两个级别的索引。如果我直接使用代码df.to_csv('test_file.csv')，那么文件test_file.csv的格式是
,,a1,a1,a2,a2
,,b1,b2,b1,b2
c1,d1,11,21,31,41
c1,d2,12,2
浏览 5提问于2021-09-12得票数 1
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我使用pandas读取csv，并收集了两个数据数组，它们是str：
count = pandas.read_csv('data.csv', sep=",", delimiter=";", usecols = ["time", "value"])
time = np.array(count["time"])
value = np.array(count["value"])
count = [(time[i], value[i]) for i in range(len(time))]
然
浏览 3提问于2017-05-11得票数 0
我有两个看起来类似的数据格式，我想将df1中的一列除以来自df2的一列。
以下是一些样本数据：
dict1 = {'category': {0: 0.0, 1: 1.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 1.0},
'Id': {0: 24108, 1: 24307, 2: 24307, 3: 24411, 4: 24411},
'count': {0: 3, 1: 2, 2: 33, 3: 98, 4: 33}}
df1 = pd.DataFrame(dict1)
dict2 = {'Id': {0: 24108,
浏览 1提问于2022-07-27得票数 1
回答已采纳
我有一本字典，它有另一本字典作为它的价值，而另一本字典有一个列表作为它的价值。
例如,
{'A' : {'a' : ['1', '2', '3'], 'b' : ['4', '5'], 'c' : ['6']},
'B' : {'a' : ['7'], 'b' : ['8', '9']}}
我想做一个潘达斯DataFrame，它有A，B作
浏览 2提问于2018-05-15得票数 2
2回答
我被一个简单的问题堆满了，我的问题标题可能是不合适的。
df = pd.DataFrame(list(zip(['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'],
['a1', 'a2', 'b1', 'b2', 'c1', 'c2', 'c3'],
浏览 9提问于2022-06-11得票数 2
回答已采纳
我的数据看起来是：
1 1.45
1 1.153
2 2.179
2 2.206
2 2.59
2 2.111
3 3.201
3 3.175
4 4.228
4 4.161
4 4.213
我想要的输出是：
1 2 (1 occurs 2 times)
2 4
3 2
4 3
为此，我运行以下代码：
SubPatent2count = {}
for line in data.split('\n'):
for num in line.split('\t'):
Mapper_data = ["
浏览 1提问于2018-03-19得票数 0
回答已采纳
2回答
我遇到过许多这样的情况，在构建的函数或模块中，语法有时是"X.func_name“，有时是(X.func_name())。
例如:在Pandas中，"df.columns“给出所有列的名称，如果错误写入为"df.columns()”#TypeError：'Index‘对象不可调用，则抛出错误。
同样在Pandas中，"count()“、"min()”等被写为df.count() \x{e76f} df.min()
我希望我已经正确地解释了我的问题。
我相信它与OOP类的概念和它的成员函数有关，但是我想要一个更深入的理解。
浏览 6提问于2020-05-16得票数 0
回答已采纳
例如,
import pandas as pd
weather = pd.read_csv(r'D:\weather.csv')
weather.count
weather.count()
天气是一个包含多列和多行的数据帧，那么在请求weather.count和weather.count()时有什么区别呢？
浏览 0提问于2019-09-23得票数 0
data = {'1':['cd','aa','1a'],
'2':['ab','1b'],
'3':['1a']}
想要的产出：
data = {'1':['cd','aa','1a'],
'2':['00','ab','1b'],
'3':[&
浏览 6提问于2022-09-18得票数 0
我的Pandas数据帧头df如下所示：
count1 count2 totalcount season
0 3 13 16 1
1 8 32 40 1
2 5 27 32 1
3 3 10 13 1
4 0 1 1 1
我想制作count1、count2和totalcount的箱形图，按season (有4个季节)分组，并在
浏览 0提问于2014-06-21得票数 2
3回答
我设计了一个遥控器，当他提交的时候，他一直在删除行，但是它们没有出现在git日志中，他是如何删除这些行的，但阻止git显示它们呢？
让我给你展示一个例子:我给其中一个类添加了一行空白线:0 30px。几个小时后，在他的一次提交后，这行代码被删除了：
DANIEL-PALACIOs-MacBook-Air:Groupy skoda306$ cat public/stylesheets/sass/custom.sass | grep "margin: 0 30px"
这不会产生任何输出，但我可以在日志中清楚地看到我添加了以下行
DANIEL-PALACIOs-MacBook
浏览 3提问于2011-04-10得票数 0
我想在一列中显示我拥有的组数，然后只显示那些有超过一个特定数目的组。
考虑一下这个例子：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
'ColA': 'A A A B B C C C C D E E F F F F F F F G G H'.split(),
'ColB': '1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2'.split()
}
)
如果我这样分组的话：
print df.groupby(
浏览 4提问于2015-09-09得票数 1
回答已采纳
如何命名由以下代码生成的数据框？
import re
import os
import csv
import codecs
import numpy as np
import matplotlib as p
import pdb
import pandas as pd
from pandas_ply import install_ply, X, sym_call
install_ply(pd)
(data_merged
.groupby('index')
.ply_select(
count = X.index.count(),
浏览 0提问于2016-01-11得票数 0
2回答
我有一个数据帧，类似于：
df = pd.DataFrame({'Date': ['2016-01-05', '2016-01-05', '2016-01-05', '2016-01-05', '2016-01-08', '2016-01-08', '2016-02-01'], 'Count': [1, 2, 2, 3, 2, 0, 2]})
我正在尝试为每个唯一的Date绘制Count直方图
我试过了：
for date in df.Date.uni
浏览 1提问于2018-02-09得票数 0
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我使用requests向GroupMe的映像服务发出POST请求，该请求应该返回托管图像的URL，我可以使用该URL将其发布到GroupMe线程。提到我需要我的访问令牌和有效负载中的二进制图像数据才能做到这一点。
下面是一个非常简单的示例，说明我的代码当前是如何执行的：
import requests
access_token = 'my_access_token'
img_path = 'picture_name.jpg'
img_service_url = 'https://image.groupme.com/pictures'
r =
浏览 2提问于2019-01-07得票数 0
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我试图动态地附加到数据帧，但在df.loc[count] = pandas.DataFrame(amounts).T行中得到错误ValueError: Incompatible Indexer with Dataframe。
df = pandas.DataFrame(index=numpy.arange(0, 1), columns=required_indices_of_series)
#This just creates a dataframe with the right columns, but with values I need to modify, which I aim to
浏览 5提问于2015-08-14得票数 8
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