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1
回答
Pandas
Dataframe
Groupby
多
列
、
、
13/09/2015 11:00A 3 13/09/2015 11:00我打算使用
GroupBy
(DELIVERY_DATETIME是一个以逗号分隔的串联
列
。):00 AMA 3 13/09
浏览 22
提问于2018-08-16
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1
回答
pandas
中的
groupby
打乱了行索引
、
我有一个包含三
列
的
pandas
df,purchase_day,customer_name,products_purchased。gpd = df.
groupby
(by=['customer_name', 'purchase_day']).count()不幸的是,对于这个返回的表,我不能对它运行
groupby
,因为它的格式不常见( customer_name和purchase_days不在第一行,而
浏览 12
提问于2017-02-21
得票数 0
1
回答
传递什么
Pandas
数据类型来在一个组中转换或应用
、
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。(['category'])['data_1'].transform(f)df.
groupby
'])[['data_1', 'data_2']].transform(f) print &
浏览 5
提问于2013-12-19
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1
回答
如何在熊猫系列中按多个栏目分组
pandas
.Series
groupby
方法使按另一个系列进行分组成为可能,例如:df = pd.DataFrame(data)grade.
groupby
(df['age']).
浏览 4
提问于2019-12-02
得票数 0
2
回答
当使用'df.
groupby
( column ).apply()‘时,在'apply’上下文中获取
groupby
列
?
、
、
、
我想在
groupby
(即df.
groupby
(by=column).apply(Here))之后的apply上下文中获取
groupby
列
,即作为by参数(即df.
groupby
(by=column))提供给df.
groupby
的
列
。(['Animal']).apply(Here I want to know that
groupby
column is 'Animal') df Animal Max S
浏览 43
提问于2021-10-17
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1
回答
Pandas
,
多
索引
列
透视/
groupby
、
我有一个看起来像这样的数据框架,一周又一周,它填充了更多的数据,所以我试图创建一个具有
多
索引
列
的数据透视表,但没有成功 print (df)11 2 second A 15 $10 我希望将这些数据转换成这样,我尝试过pd.pivot_table,但对
pandas
浏览 28
提问于2021-10-21
得票数 2
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1
回答
分配给
Pandas
中的分组数据
、
、
、
我想计算
多
列
的滞后数。我可以对每一
列
分别这样做,如下所示。如何避免重复分组和排序。###
Pandas
previous week values .assign(lbb_lstwk2
浏览 10
提问于2022-04-04
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0
回答
Pandas
agg函数,具有对
多
列
的操作
、
、
、
如果我们可以使用
pandas
.core.
groupby
.DataFrameGroupBy.agg函数对
多
列
进行算术运算,我很感兴趣。例如:import
pandas
as pd df['C'] =[0, 0, 2, 2, 5] print(df.
groupby
('C').mean()[0] - df.
gro
浏览 3
提问于2017-12-09
得票数 0
3
回答
Pandas
向
多
索引
GroupBy
DataFrame添加
列
、
、
、
我正在尝试用多个索引向
Pandas
GroupBy
DataFrame添加一
列
。
列
是分组后公用键的最大值和平均值之间的差额。: [5, 2, 10, 20, 7],\...stable/indexing.html#inde
浏览 6
提问于2017-05-16
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1
回答
groupby
1
列
和其他
列
的总和作为新的数据帧熊猫
、
2 1 3v2 3 1 7我想按id分组,并对其他
列
求和total_matchv2 8 6 19pd.
groupby
(
浏览 2
提问于2017-07-26
得票数 3
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0
回答
使用
多
列
的
Pandas
groupby
函数
、
、
、
、
B 501 20 0.045545这个函数同时使用了我想应用于每个“Group”的“Ratio”和“Part”
列
:我尝试了以下几种方法:Out
浏览 2
提问于2018-07-12
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1
回答
如何在
Pandas
中创建
多
索引
、
它们都调用
GroupBy
的方法,比如count()或aggregate(),我知道这两个方法都返回一个DataFrame。我要问的是如何将
GroupBy
(类
pandas
.core.
groupby
.DataFrameGroupBy)对象本身转换为DataFrame。我将在下面进行说明。one2 asa 76 0.774320 one我想要做的是按
列
"name
浏览 0
提问于2016-10-25
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1
回答
熊猫:将数组求和为具有多个组比
列
的聚合
、
、
我正在使用Python3.5.1和
Pandas
0.18.0。 File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\
pandas
\core\
groupby
.py", line 96, in\lib\site-packages\
pandas
\core\
gr
浏览 3
提问于2016-10-03
得票数 3
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1
回答
如何将
pandas
.core.
groupby
.
groupby
.DataFrameGroupBy转换为dataframe?
、
、
我在DataFrame上应用了
groupby
,之后它将DataFrame转换为
pandas
.core.
groupby
.
groupby
.DataFrameGroupBy格式。如何将
pandas
.core.
groupby
.
groupby
.DataFrameGroupBy转换为常规DataFrame,或者如何从
pandas
.core.
groupby
.
groupby
.DataFrameGroupBy数据类型访问单个
列
浏览 7
提问于2018-10-27
得票数 1
1
回答
展平并重命名
多
索引agg
列
我有一些
Pandas
/ 代码,它们使用两个聚合方法聚合特定的
列
,然后将
多
索引
列
重命名为扁平列。df = ( .
groupby
(["some_dimension"]) .reset_indexsome_metric", "sum") : "some_me
浏览 21
提问于2020-05-12
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2
回答
pandas
在执行
groupby
并保留选择性
列
后重置索引
、
我想要取一个
pandas
数据帧,按列计算唯一元素,并保留其中的2
列
。但是我在
groupby
之后得到了一个
多
索引数据帧,我不能(1)展平(2)只选择相关
列
。下面是我的代码:df = pd.DataFrame({'Ticker':['AA','BB','CC','DD','CC20
浏览 1
提问于2018-09-14
得票数 4
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1
回答
使用
多
列
抛出ValueError遍历数据帧
、
、
、
、
我正在尝试申请一个
Pandas
数据帧内的循环,以便一次访问两
列
。我的这段代码可以很好地处理单个
列
。但是当应用于多个
列
时,它会抛出:"ValueError :要解包的值太多(预期为2)“<code>A0</code> 小问题是列名太大且无法控制,因为此数据帧具有
多
标头
列
,因此在合并后我尝试基于
列
1和
列
2对
列
3执行
groupby
,如果
列
2
浏览 16
提问于2021-06-14
得票数 2
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1
回答
熊猫:使用模式删除重复行
、
、
使用
pandas
.Dataframe,如何使用另一
列
的模式删除重复的行(基于
多
列
)?import
pandas
as pd data={# with only the two unique rows print(df.<
浏览 3
提问于2022-04-19
得票数 1
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1
回答
如何用
groupby
方法表示数据的平均值
、
、
、
我想在一个DataFrame中对我的变量做一个平均值,其中我已经将元素按
列
'A‘分组了。问题是,当我打印结果时,输出只是第一个变量
列
的平均值,为什么要这样做呢?(B)编码; 'ca
浏览 0
提问于2020-05-07
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2
回答
在geopandas上应用多个聚合函数
、
、
尽管该操作确实有效,但得到的geodataframe
列
被构造为单个元组。如果它的结构是
pandas
multiIndex.from_tuples结构,那么我的分析就不会有问题。GDF_temporal_reduced = GDF.dissolve(by='GEOCODE_4', aggfunc=['sum', 'mean']) 在应用dissolve函数之后,我得到了一个Geodataframe,它的
列
被构造为一旦这些
列
现在在元组中,而不是精确地在
多</e
浏览 55
提问于2019-05-11
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