我有2列中的数据，并希望根据第1列对第2列进行分组，并使用它们的计数创建新的第3列。我做到了， import pandas as pdgroup = df.groupby(['COL_A'])['COL_B'].agg('-*-'.join)
group1 = df.groupby(['COL_A'])[&#
浏览 48提问于2019-05-14得票数 1
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，购买的人数，订单的总数和总收入。我知道如何通过SQL使用left join和聚合函数来实现这一点，但我不知道如何使用Python/pandas进行复制。对于Python，我尝试使用pandas和numpy：
table1 = table.groupby(['Email', 'Purchaser']).agg({'amount': np.sum, 'ord
浏览 1提问于2015-12-28得票数 4
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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：FROM ( FROM df) x在<
浏览 0提问于2016-12-30得票数 1
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使用Pandas数据帧按功能分组，我想按列分组c_b和(1)计算c_a列和c_c列的唯一计数，(2)得到列c_d的最大值。我尝试了下面的代码行，但似乎不正确。sampleGroup = sample.groupby('c_b')(['c_a', 'c_d'].agg(pd.Series.nunique), ['c_d'].agg(pd.Series.max))
我的
浏览 1提问于2016-08-28得票数 2
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如果我在熊猫里有一个空的DataFrame，像这样：>>> dfColumns它适用于min()、max()、sum()、count()和quantile()，但对于mean()则不适用，这会引发一个例外：
>>> df.groupby('a', as_index=F
浏览 2提问于2014-10-10得票数 2
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我正在尝试应用一个带有两个参数的pandas_udf。但是我得到了这个错误。首先，我尝试使用一个参数，它是可以的： from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFTypedef count_udf(v):
cond = v<
浏览 24提问于2018-12-19得票数 3
我正在用python和panda在Juypternotebook上做一个在线教程，当我运行以下代码时，我遇到了这个错误。 992 ) -> DataFrame: --> 994
浏览 1提问于2020-06-06得票数 0
我有一个日期、Buy和Sell值的数据，并对该数据执行一个pivot_table来获取每个日期的所有购买/出售价值。win32\lib\python2.7\site-packages\pandas\core\groupby.py"，第729行，在agg中
文件"ext2\vc12_win32\lib\python2.7\core\groupby.py"，第1227行，在
浏览 4提问于2017-04-19得票数 1
我从以前的员工那里继承了这段代码，我试图运行这段代码，但是我得到了一个错误。['TOTAL_HOLD_TIME'].astype(int)
/op
浏览 10提问于2022-11-24得票数 0
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我在pandas数据帧中执行了group by，以查看每个位置和每个日期有多少行。agg_count = df.groupby(['date', 'location']).count()
现在，我希望看到这个新数据帧中满足特定条件的行。比如说，计数大于50。我如何高效地迭代这个巨大的数据帧来获得这些行？
浏览 1提问于2013-03-26得票数 1
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我遇到这个问题，使用agg('sum'，'count')输出的是“子列”，而不是新的排它列。然后，我对子集进行分组并应用聚合，以获
浏览 8提问于2020-02-08得票数 1
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(writer, sheet_name='Computed Agg Data', index=False)
下面是我在运行上面的脚本时遇到的错误。_agg_general(
浏览 0提问于2021-04-08得票数 0
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我想在使用Python的aggregate函数时再现行为或R的melt函数。1000004 19 1 19 1000006 4 NA NA我试图在Python中使用melt函数，但
浏览 2提问于2017-02-28得票数 0
假设您有下面的Pandas DataFrame，df，4列和10行。False) # Pandas Series
/emr/notebook-env/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/frame.py in aggregate，因为这些都是来自回购程序的函数，我正试图开始工作。它正在实现一个叫k-匿名器的算法。基本上，应该将1
浏览 3提问于2021-06-22得票数 2
Training-Id TrainingTaken1 6662572 3 10我需要把它转换成矩阵，就像他们在这里做的：/site-packages/pandas/core/groupby/generic.py in _cython_agg_general(self, how, alt, numeric_only, min_count_cython_agg_blocks
浏览 11提问于2022-03-21得票数 0
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找出两个日期之间的日差
、、、
我想根据一些条件，找出这两个数据文件的记录之间的天数差异。有多个机器and和组件编号comp1, comp2, comp3, comp4。因此，需要对每个dataframe.Maintenance和组件号执行操作，以便对于每个machineID及其组件编号我都有故障日期和维护日期之间的日期差异。首先从维护machineID日期中删除重复日期应该比故障日期早，并且可以从维护数据中删除比故障日期更早的多个日期。 So，在找到它们的</e
浏览 7提问于2022-06-03得票数 0
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我正在使用agg函数，并将参数用作我的数据帧上的字典。但是我得到了嵌套重命名程序不支持的错误。我正在执行google colab notebook中的代码。代码：diff_counties_2013 = gb_agg[gb_agg['
浏览 1提问于2021-06-10得票数 0
我需要在没有SchoolCode列的情况下获得新的csv，并对每个集群使用经度和经度平均值。而且，位数应该是相同的。我尝试了pandas，它抛出了这个错误。_cython_agg_general('mean', **kwargs)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/pytho
浏览 2提问于2018-06-05得票数 0
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这是我的密码：df = pd.DataFrame({'id': ['a', 'a', 'b', 'b', 'b'], 'v3': [2, 4, 6, 8, 10]})
df.groupby('id').
浏览 0提问于2018-11-30得票数 0
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