pandas中每个组的数据操作
在pandas中，每个组的数据操作是指对数据进行分组后的操作。pandas是一个强大的数据分析工具，提供了灵活且高效的数据操作功能。
在pandas中，可以使用groupby函数将数据按照某个或多个列进行分组。分组后，可以对每个组进行各种操作，如聚合、转换、过滤等。
以下是对每个组的数据操作的一些常见方法：
- 聚合操作：可以使用聚合函数对每个组进行计算，如求和、平均值、最大值、最小值等。常用的聚合函数有sum、mean、max、min等。
- 转换操作：可以对每个组进行数据转换，如标准化、归一化、填充缺失值等。常用的转换函数有transform、fillna等。
- 过滤操作：可以根据某个条件对每个组进行过滤，只保留符合条件的组。常用的过滤函数有filter。
- 排序操作：可以对每个组进行排序，按照某个或多个列的值进行排序。常用的排序函数有sort_values。
- 应用自定义函数：可以使用apply函数对每个组应用自定义的函数进行操作。
每个组的数据操作在实际应用中非常常见，特别是在数据分析和数据处理的场景中。通过对每个组进行不同的操作，可以更好地理解和分析数据，提取有用的信息。
在腾讯云的产品中，与数据处理和分析相关的产品有腾讯云数据仓库（TencentDB）、腾讯云数据湖（Tencent Cloud Data Lake）等。这些产品提供了强大的数据存储和分析能力，可以帮助用户更好地进行数据操作和分析。
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2回答
我在csv文件中的数据是15分钟平均，我希望每小时平均。当我使用下面的代码时，它会显示错误。“怎么”不被认可的论点。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("sirifort_with_data.csv",parse_dates=['Time_Stamp'])
data.resample('H', how='mean')
浏览 1提问于2022-03-04得票数 1
因此，我有一个具有多个索引的DataFrame，如下所示：
info1 info2 info3
abc-8182 2012-05-08 10:00:00 1 6.0 "yeah!"
2012-05-08 10:01:00 2 25.0 ":("
pli-9230 2012-05-08 11:00:00 1 30.0 "see yah!"
2012-05-08 11
浏览 0提问于2013-04-03得票数 0
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1回答
根据每个组的大小分割数据
、、、
如何在Pandas中动态地将以下代码转换为简单的一行？就像我总是有三个数字的范围，并找出数据之间是否存在吗？
dataA = data.groupby('ID').apply(lambda x: (len(x) > 3) & (len(x) < 6))
dataB = data.groupby('ID').apply(lambda x: (len(x) > 6) & (len(x) < 9))
dataC = data.groupby('ID').apply(lambda x: (len(x) >
浏览 0提问于2018-11-09得票数 2
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1回答
从人类指定的聚类中学习聚类标准
、、、、
在我的公司，我们每天都有一个数据流，操作员手动将数据聚类成4到10个条目的小组。我想利用机器学习向操作员建议集群，使他们的工作更容易。
我有一个大约700个条目和120个维度的数据集，它已经被聚集到大约200个组中。数据集是分类特征和顺序特征的混合，大致分为两部分。
作为一种有监督的聚类问题，有没有从已知聚类中学习距离度量或规则的方法？我目前没有他们所遵循的规则来对数据进行聚类。了解他们所遵循的一些规则会有多大帮助？有没有其他技术可以让这个问题变得更容易处理？
我正在使用Python和Pandas库来处理数据。
提前感谢！
浏览 1提问于2017-06-27得票数 0
1回答
为什么在pandas中，从32m行数据帧中获取组的这三种方法的性能存在差异。
df = df.groupby(["a", "b", "c"]).groups
df = df.groupby(["a", "b", "c"]).count()
df = df.index
df = df.groupby(["a", "b", "c"]).count()
df = df.drop(df.columns, axis=1).reset_index()
最后一种
浏览 0提问于2016-07-18得票数 0
1回答
df_act = pd.DataFrame({'A': {0: 'CHEMBL264', 1: 'CHEMBL4124', 2: 'CHEMBL264', 3: 'CHEMBL233', 4: 'CHEMBL233', 5: 'CHEMBL237', 6: 'CHEMBL236', 7: 'CHEMBL312', 8: 'CHEMBL3820', 9: 'CHEMBL3820'}, 'B': {0: 8.
浏览 4提问于2017-12-11得票数 1
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在IPython中，我在常规数据框架上执行groupby：
grouped
Out[356]: <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x7f0e78578750>
但是它上的filter似乎是获得了Series而不是数据帧：
...: def print_obj(x):
...: print type(x)
...: return True
...:
e=grouped.filter(print_obj)
<class 'pandas.core.s
浏览 3提问于2014-01-02得票数 2
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2回答
阅读最后N行S3拼花表
、、、
如果我将讨论过的应用到S3 buck中读取S3 buck中的拼花文件，特别是：
import pyarrow.parquet as pq
import s3fs
s3 = s3fs.S3FileSystem()
pandas_dataframe = pq.ParquetDataset('s3://your-bucket/', filesystem=s3).read_pandas().to_pandas()
当表随着时间的推移越来越大时，我需要定期进行检索，我只想将最后的N行读入数据帧。这个是可能的吗？
浏览 0提问于2021-06-20得票数 4
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1回答
我有一个数据帧，如下所示： Name Variable Field
A 2.3 412
A 2.9 861
A 3.5 1703
B 3.5 1731
A 4.0 2609
B 4.0 2539
A 4.6 2821
B 4.6 2779
A 5.2 3048
B 5.2 2979
A 5.8 3368
B 5.8 3216 如您所见，我在"variable“列中有重复的值。我想为A和B之间的每个变量计算增量(%)。我想要生成的数据帧是： Name Variable Field Ref field (A) Delt
浏览 28提问于2019-02-15得票数 4
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6回答
我不知道Pandas .aggregate函数和.apply函数之间的区别。
以下面的例子为例:我加载了一个数据集，执行了一个groupby，定义了一个简单的函数，或者用户.agg或者.apply。
正如您可能看到的，在使用.agg和.apply之后，函数中的using语句将产生相同的输出。结果，另一方面，是不同的。为什么会这样呢？
import pandas
import pandas as pd
iris = pd.read_csv('iris.csv')
by_species = iris.groupby('Species')
def f(x):
浏览 0提问于2014-02-17得票数 63
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1回答
我有一组与Npts点相关的数据。有些数据是标量值，如颜色，有些数据是多维的，如三维位置。我试图将这些数据绑定到一个熊猫数据结构中，并根据我的操作方式获取各种错误信息。
下面是一些模拟数据：
Npts=100
pos = np.random.uniform(0, 250, Npts*3).reshape(Npts, 3)
colors = np.random.uniform(-1, 1, Npts)
使用字典作为输入，仅将颜色数据绑定到数据帧中就很好了：
df_colors = pandas.DataFrame({'colors':colors})
但职位信息没有：
df_pos
浏览 1提问于2015-01-09得票数 0
1回答
我有一个具有多索引(Date，InputTime)的数据帧，该数据帧的列(Value，Id)中可能包含一些NA值。我想要填充正向值，但只按日期填充，而且我找不到以一种非常有效的方式这样做的方法。
下面是我拥有的数据帧类型：
下面是我想要的结果：
因此，为了按日期正确填充，我可以使用groupby(level=0)函数。groupby很快，但是应用于数据帧group by date的填充函数实在太慢了。
下面是我用来比较简单的fill forward (它没有给出预期的结果，但运行得非常快)和expected forward by date (它给出了预期的结果，但实际上太慢
浏览 2提问于2015-10-08得票数 5
我想做一些在电子表格中看起来很简单的事情，但是我不能理解pandas中的语法。我有一个可以分组的数据集。我想要确定每个组的聚合统计信息，然后使用聚合在原始数据框中创建一个新列。
例如，如果我的数据框看起来像这样：
d = pandas.dataframe({'class', : ['f1', 'f2', 'f3', 'f1'],
'user': ['jack', 'jen', 'joe', 'jan'],
'screen&#
浏览 0提问于2017-10-15得票数 2
我正在Pandas中生成很多相关数据。它们都有相同的形状和格式。所以这是数据A:-
free_memory memory_in_use active_memory
free_memory 1 0.190912742 0.375301656
memory_in_use 0.190912742 1 0.962653384
active_memory 0.375301656 0.962653384 1
这是dataframe
浏览 13提问于2016-02-19得票数 1
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1回答
从groupby数据框创建数据框
、、、、
我有一个包含股票数据的，我想对它进行迭代，为每个报价器创建一个df (例如，PETR4.SA)。我已经用groupby和.get_group手动完成了，但我不知道如何使用for或def。现在的代码是：
import pandas as pd
import yfinance as yf
import pandas_datareader.data as pdr
yf.pdr_override()
tickers = ['PETR4.SA', 'FLRY3.SA', 'ODPV3.SA', 'CREM3.SA', 'BPHA3
浏览 1提问于2020-04-22得票数 0
我有这一列数字，按值排序 import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 6]
# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns = ['First'])
df.head(19)
First
0 1
1 1
2 1
3 1
4 2
5 2
6 3
7 3
8 3
9 3
10 3
浏览 17提问于2021-01-31得票数 0
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我有类似于这篇文章的数据：
也就是说，我有一些观察会议的数据，每一次会议都有一个焦点个人。这位协调人只被记录了一次，但我想在该届会议期间填写每一行的焦点ID数据。所以，数据看起来是这样的：
Focal Session
0 NaN 1
1 50101 1
2 NaN 1
3 NaN 2
4 50408 2
5 NaN 2
基于上面链接的帖子，我使用了以下代码：
g = data.groupby('Session')
g['Focal'].transform(l
浏览 4提问于2013-09-24得票数 3
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我正在用Python3中的Pandas索引和切片数据来计算空间统计数据。当我在纬度和经度范围上运行for循环时，使用.loc,为输入文件中没有可用值的特定纬度和经度集提供一个错误KeyError: (slice(None, None, None), )。它不会跳过这些值，而是会出现一个错误，并停止运行代码。以下是我的密码。
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats
filename='input.txt'
df = pd.read_csv(filename,delim_whitespace=T
浏览 6提问于2022-07-09得票数 0
1回答
每个属性的分割
、、
我正试着读一个大的CSV。然后根据列team中的唯一值将大CSV拆分为更小的CSV文件。首先，我为每个team创建了新的数据格式。生成的新txt文件，每个team列中的唯一值都有一个。
码
import pandas as pd
df = pd.read_csv('combined.csv')
df = df[df.team == 'RED']
df.to_csv('RED.csv')
但是，我想从一个数据each开始，读取所有唯一的“team”，并为每个团队创建一个带有头文件的.txt文件。有可能吗？
浏览 0提问于2021-02-02得票数 1
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2回答
给定一个如下所示的Pandas数据帧
GROUP VALUE MASK
1 5 false
2 10 false
2 20 false
1 7 true
3 17 false
3 18 false
1 100 false
1 200 true
对于掩码为真的每一行，我希望获得该组中前一个值的差值，即结果应为
VALUE DIFF
7 2
200 100
我如何在Pandas中
浏览 2提问于2016-10-22得票数 7
如果我将csv文件读入熊猫的dataframe中，然后使用groupby (pd.groupby(column1，.))，为什么不能在新的分组对象上调用to_excel属性。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("some file.csv")
data2 = data.groupby(['column1', 'column2'])
data2.to_excel("some file.xlsx") #spits out an error about series lacking the a
浏览 5提问于2015-12-29得票数 2
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2回答
星星之火上熊猫API组
、、、、
我下面有一只熊猫，
data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'],
'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1
浏览 5提问于2022-11-11得票数 0
回答已采纳
我想每天分组，以便我可以创建一个市场概况为每一天。这是我的数据框架。这是一个通常的OHLC数据，从2006-04-13到2021-06-14，我添加了一个day_month变量。
Python
df.head()
Open High Low Close Volume day_month
2006-04-13 10:00:00 1921.75 1922.00 1918.00 1918.25 11782 2006-04-13
2006-04-13 10:30:00 1918.25 1931.75 1918.00 1931.00
浏览 3提问于2021-06-20得票数 0
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3回答
我有一些表格的
>>> gerber.head()
sex yob voting hawthorne civicduty neighbors self control
0 0 1941 0 0 1 0 0 0
1 1 1947 0 0 1 0 0 0
2 1 1982 1 1 0 0
浏览 4提问于2014-03-26得票数 1
在我的df中，我有这样一个多索引：
df.index.names
FrozenList([u'Ticker', u'Date'])
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
MultiIndex: 189667 entries, (AAPL, 1992-08-31 00:00:00) to (^DJI, 2017-08-31 00:00:00)
在一个索引df上，我会这样做：
from sklearn.model_selection import train_test_split
df_train,
浏览 0提问于2017-10-22得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用pandas来拆分一个类似如下的tsv文件： X y X y 空行 X y z a b c X y z a b c 分成两个单独的数据帧，一个包含空行之前的一半，另一个包含文件的其余部分-这是因为我不能将整个文件读取到一个数据帧中，因为这两个部分的列数不同。 有没有办法建立空行作为第一个数据帧的“停止点”，并将tsv文件的其余部分读取到另一个数据帧中？ 目前，我只是通过使用pd.read_csv(file_name，skiprows = 3，delimiter = '\t')跳过行来解决这个问题，但是使用这种方法不是一个很好的方法。 谢谢!
浏览 8提问于2019-12-11得票数 0
在尝试使用pandas合并两个数据帧时，我收到了这样的消息："ValueError: array太大了。“我估计合并后的表将有大约50亿行，这对于我的8 8GB的计算机来说可能太多了(这是仅受我的RAM的限制还是内置于pandas系统中？)。
我知道一旦我有了合并表，我将计算一个新的列，然后过滤行，在组中寻找最大值。因此，最终的输出表将只有250万行。
我如何分解这个问题，以便可以在较小的部分上执行此合并方法并构建输出表，而不会遇到RAM限制？
下面的方法对于这些小数据可以正常工作，但对于较大的真实数据则失败：
import pandas as pd
import numpy as n
浏览 1提问于2014-07-31得票数 3
1回答
我在python (2.7)中有一个pandas (v0.12)数据帧data。我对data中的A和B列进行了groupby()，以形成类型为<class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy'>的groups对象。
我想遍历groups中包含多行的数据帧并对其应用一个函数。我的代码如下，这里的每个数据帧都是键、值对中的value：
import pandas as pd
groups = data.groupby(['A','B'])
len(groups)
>> 1
浏览 1提问于2015-02-20得票数 0
1回答
我正在尝试用Python绘制直方图的时间序列。。所以，基本上，我需要同样的东西，但我在R中真的很糟糕。在我的数据集中，通常每天有48个值。其中- 9999表示缺少的数据。对数据样本执行操作。
我从读取数据和构造pandas DataFrame开始。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sample.csv', parse_dates=True, index_col=0, na_values='-9999')
print df
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'
浏览 0提问于2013-06-12得票数 7
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1回答
按两列排序，为什么不先分组呢？
、、、、
我有两列，一列是包含客户姓名的字符串字段customer，另一列是表示销售额的数字字段sales。
我想要做的是按客户对数据进行分组，然后在组内对销售进行排序。
在SQL或Pandas中，这通常是通过表上的order by customer, sales实现的。但我只是对这个实现很好奇。与其先对customer排序，然后对sales排序，为什么不先对customer进行分组，然后对sales进行排序。我真的不关心不同客户的顺序，因为我只关心同一客户被分组在一起的记录。
分组本质上是映射，应该比排序运行得更快。
为什么在SQL中没有这样的实现？我是不是遗漏了什么？
示例数据name,sales
浏览 13提问于2018-01-03得票数 0
我想用同一组中的非NaN值替换Pandas DataFrame列中的NaN。在我的例子中，这些是地理坐标，由于某些原因，查找失败的数据点。例如：
df.groupby('place')
看起来像
place| lat | lng
-----------------
foo | NaN | NaN
foo | 1 | 4
foo | 1 | 4
foo | NaN | NaN
bar | 5 | 7
bar | 5 | 7
bar | NaN | NaN
bar | NaN | NaN
bar | 5 | 7
==> what I wa
浏览 0提问于2017-04-06得票数 1
我似乎无法打印以下行：summarydata["Name"].groupby(["Tag"]).size()
不会得到错误：
File "C:\Users\rspatel\untitled0.py", line 76, in <module>
print(summarydata["Name"].groupby(["Tag"]).size())
File "C:\Users\rspatel\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\serie
浏览 0提问于2021-09-20得票数 2
这是我的密码
from pandas import DataFrame, Series
import pandas as pd
import numpy as np
income = DataFrame({'name': ['Adam', 'Bill', 'Chris', 'Dave', 'Edison', 'Frank'],
'age': [22, 24, 31, 45, 51, 55],
浏览 2提问于2015-07-29得票数 1
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我有pandas和pyspark数据帧，每天每行都有二元组的列表。我想打破列表，并将每个二元组合移动到一行，计数按降序排列。 如下所示是我拥有的数据帧。我已经按event_dt进行了排序。在“merged”列中，显示了二元语法的列表。例如，“漂亮的相遇”和“相遇后付费”是两个二元语法。双连词的列表每天都在继续... ? 现在，我想要将每个biagram移动到同一日期的新行。例如，“nice meet”将在一行中，而“meet postpaid”将在另一行中，而event_dt列则显示相同的日期。我还希望双字母组的计数在降序，也希望得到前10或前20个计数双字母组为每个日期。这里我希望
浏览 40提问于2020-10-23得票数 0
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1回答
假设我有一个包含过去三年的职称和薪水的数据集，我想要计算第一年到最后一年平均工资的差额。
使用Pandas，我会怎么做呢？我已经成功地创建了一个df，其中包含了每年的平均薪资，但我想我想要做的是：“对于数据科学家，用2020年的平均工资减去2022年的平均工资”，然后遍历所有做同样事情的job_titles。
work_year job_title salary_in_usd
0 2020 AI Scientist 45896.000000
1 2020 BI D
浏览 1提问于2022-09-20得票数 0
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有人能解释一下为什么‘路易斯维尔’要返回一个KeyError吗？据我所知，这是在数据框架内。我遗漏了什么？
以下是数据的样子。这是个CSV。
这就是off_data.head()的样子
off_data.index()
off_data.columns
off_data[0:2].to_dict()
Rajith Thennakoon的建议
{'Conf': {'Michigan St. ': 'B10', 'Louisville ': 'ACC'},
浏览 4提问于2019-11-26得票数 2
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我有一个像这样的数据文件：
Value group_id
23 1
28 1
32 1
....
35 12
23 12
42 12
总共有6个唯一的group_id，每个都有几百个元素。我想把它转换成一个数据文件，它的值是单个“group_id”在一行中的值。所以我希望我的数据看起来像这样：
value_1 value_2 value_3 group_id
23 28 32 1
....
35 23 42 12
我尝试使用pandas.
浏览 3提问于2018-08-07得票数 2
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1回答
用子图和循环绘制熊猫群组
、、、、
我正在尝试生成一个基于Pandas对象的子图网格。我希望每个图都基于groupby对象中的一个组的两列数据。假数据集：
C1,C2,C3,C4
1,12,125,25
2,13,25,25
3,15,98,25
4,12,77,25
5,15,889,25
6,13,56,25
7,12,256,25
8,12,158,25
9,13,158,25
10,15,1366,25
我尝试了以下代码：
import pandas as pd
import csv
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import ma
浏览 0提问于2015-05-21得票数 7
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2回答
我使用python在matplotlib中创建了一个图表，x轴是星期几(周一至周日)。但是，在绘制数据时，x轴不是周一至周日排列的。
有没有办法对x轴重新排序，让它以这种方式格式化？
或者，有没有办法对数据集重新排序？它是使用panda数据帧读取的csv文件
示例数据：(位于csv：'./data/Days_Summary.csv')
Day Value
Monday 56
Tuesday 23
Wednesday 34
Thursday 56
Friday 58
浏览 0提问于2017-11-13得票数 7
如果我有如下数据，
import numpy as np
import pandas as pd
df2 = pd.DataFrame({'type':['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], 'value':np.random.randn(6)})
>>> df2
type value
0 A -1.136014
1 A -0.715392
2 B -1.961665
3 B -0.5255
浏览 0提问于2014-08-05得票数 2
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1回答
我正在尝试处理一个相当大的数据集，当我一次加载它时，使用Pandas不适合内存，所以我使用了Dask。但是，在使用read_csv方法时，我很难在dataset中添加一个惟一的ID列。我一直收到一个错误(见代码)。我正在尝试创建一个索引列，这样我就可以将该新列设置为数据的索引，但错误似乎是告诉我在创建该列之前首先设置索引。
代码
df = dd.read_csv(r'path\to\file\file.csv') # File does not have a unique ID column, so I have to create one.
df['index_co
浏览 3提问于2019-10-23得票数 3
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在Pandas中，如何在同一个数据集中进行多步/顺序聚合？好像每个步骤都是下一个步骤的“子查询”。
在SQL中，我可以这样想：
SELECT x.A, COUNT(x.B) as B_COUNT, SUM(x.C_SUM) as C_SUM
FROM (
SELECT df.A, df.B, SUM(df.C) as C_SUM
FROM df
GROUP BY df.A, df.B
) x
GROUP BY x.A
在Python3.4和Pandas0.19.2中工作，我有这样一个数据框架：
import pandas
import numpy
numpy.rand
浏览 0提问于2016-12-30得票数 1
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1回答
你好，我有下面列出的这张数据。
import pandas as pd
db_docks = pd.DataFrame(db_top_25, columns = ['from_station_id', 'to_station_id', 'hour', 'day','dpcapacity_start', 'dpcapacity_end'])
示例数据的图像，因为我不能直接嵌入它
我需要做的是创建一个新的dataframe，它按“小时”、“日”和“从_station_id”分组。之后，我需要计算
浏览 4提问于2020-01-31得票数 1
回答已采纳
2回答
我有以下数据：(包含如下信息)
import pandas as pd
data = {
"items": ["4.2 Paint", "4.2.1 Paint job", "4.2.1.10 Paint red", "3.2 Seats", "3.2.3.8 Seat belt"]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
items
0 4.2 Paint
1 4.2.1 Paint job
浏览 4提问于2022-08-30得票数 0
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我有像这样的DataFrame，我在下面的代码中创建了df。
我有三个excel文件(名称：- 1C1,1M1,1V1)，现在我想按DataFrame列'Sheet2‘拆分/分组，并在不擦除'Sheet1’中现有数据的情况下将数据保存在新的‘Sheet1’中。
import glob
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
import pandas as pd
df=pd.DataFrame()
for f in gl
浏览 0提问于2020-06-11得票数 0
我按月对产品进行OLS。虽然这对于单个产品很好，但我的数据文件包含了许多产品。如果我创建一个groupby对象，OLS会给出一个错误。
linear_regression_df:
product_desc period_num TOTALS
0 product_a 1 53
3 product_a 2 52
6 product_a 3 50
1 product_b 1 44
4 product_b 2 43
浏览 2提问于2014-06-06得票数 1
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我有两个pyarrow数据集模式，由于某种原因，它们是不同的，尽管它们应该是相同的(我假设当存储其中一个拼图文件时，对于一个分区，某些列被转换为不同的数据类型，但我不知道哪一个是它)。 现在我知道了如何比较两个模式是否相同。我可以这样做： import pandas as pd
import numpy as np
import pyarrow as pa
df1 = pd.DataFrame({'col1': np.zeros(10), 'col2':np.random.rand(10)})
df2 = pd.DataFrame({'col1
浏览 17提问于2020-04-04得票数 0
在中按组查询顶N行的正确方法是什么？
例如，要按v3组获得具有最大id2, id4值的前2行，我将按以下方式进行熊猫表达式：
df.sort_values('v3', ascending=False).groupby(['id2','id4']).head(2)
在R中使用data.table
DT[order(-v3), head(v3, 2L), by=.(id2, id4)]
或在R中使用dplyr
DF %>% arrange(desc(v3)) %>% group_by(id2, id4) %>% filter(row
浏览 0提问于2019-01-10得票数 5
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我使用的是DataikuDSSV6.0，它使用的是pandas==0.23，不能手动升级。我也在尝试使用只与pandas==0.25兼容的modin==0.6。我尝试过使用需要pandas==0.23的modin==0.3，但这个旧版本在我调用的一些pandas方法中抛出了异常。
对此有什么解决方法吗？我能以某种方式强制modin==0.6接受pandas==0.23吗？否则，有没有一种方法可以同时安装pandas==0.23和pandas==0.25，并强制DSS使用0.23和modin使用0.25？
浏览 21提问于2020-02-04得票数 2
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按列分类并保存到不同的目录中
、、、、
我有以下数据集：
X Y Z S A
_ _ _ _ _
0 1 2 1 1
8 5 3 1 2
5 6 7 2 1
9 8 9 2 2
6 7 7 1 3
我想相应地文件夹他们的S和A列，像这样
DATA\S1\A1
DATA\S1\A2
DATA\S2\A1
而且我只想要csv文件中相应的XYZ值。
我试过这段代码。创建文件夹可以工作，但我无法将相应的csv文件保存到正确的文件夹中。我该如何解决这个问题？
df是包含3种不同熊猫的列表-dataframes。
def write2path(df):
path = getcwd()
subjects = ["subje
浏览 2提问于2020-08-13得票数 2
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