我如何才能同时拆分类型和类别的数据帧--不创建新的df并重新合并,也不在拆分后使用手动求和来创建"apple“列?需要具有许多成果和类别的df的泛化代码 df
area type sale category date
0 london apple 20 green_apple 2010-01-01
1 london apple 30 red_apple 2010-01-01
2 france apple 40 green_a
我是Python和pandas的新手,有一个问题我不太确定该如何解决。我有一个熊猫DataFrame,里面包含了在同一年为多支球队效力的曲棍球运动员: Player Season Team GP G A TP
Player A 2020 A 10 8 3 11
Player A 2020 B 25 10 5 15
Player A 2020
我有一个main_df数据帧,如下所示。 user_id main_code sub_1 sub_2
0 03920 AA YA ZA
1 34233 BB YB ZA
2 02342 AA YD ZB
3 32324 CC YA ZA
4 52323 AA YA ZD
5 20932 DD YD ZD
6 02034 BB YA ZA 我正在尝试实现下面的输出数据帧。main_df数据帧唯一值的选定列(sub_1和sub_2)计数并转换为数据框列。 main_code YA YB Y
我有三个数据帧(来自.mean()),如下所示:
A 533.9
B 691.9
C 611.5
D 557.8
我想把它们连到像这样的三列
all X Y
A 533.9 558.0 509.8
B 691.9 613.2 770.6
C 611.5 618.4 604.6
D 557.8 591.0 524.6
我下面的MWE是有用的。但我想知道我是否可以使用.crosstab()或其他更容易的熊猫功能。
初步数据框架:
group A B C D
0 X 844 908
我有一个数据帧,其中包含x,y,z,A列的重复记录
X Y Z A
a US 88 2016
a IND 88 2016
a IND 88 2017
a RSA 45 2017
a RSA 45 2018
b US 65 2017
b RSA 58 2018
c RSA 58 2016
我想通过下面X column.like的每个值的不同国家的计数,从列A的值创建列。
X Z 2016 2017 2018
a 88 2 1 0
a 45 0 1
我有一个pandas dataframe (df),它基本上看起来像下面这样
TestDate Manager Score
0 2015-06-05 00:00:00 Jane Smith 5.000000
1 2015-06-05 00:00:00 John Doe 4.875000
2 2015-06-05 00:00:00 Jane Doe 4.428571
3 2015-06-05 00:00:00 John Doe 4.000000
4 2015-06-07 00:00:00 Josh Smith 3.5
我想使用基于3列的groupby函数。第一列有家庭的姓氏信息,第二列有个人的名字,在families.Third列中有这些家庭中每个人都有的动物。我想知道有名字和姓氏的人有猫或狗的信息,以及这些人有多少猫或狗的信息。我的数据看起来像 Family SubFamily Animal
Smith Karen Cat
Smith Karen Cow
Smith Karen Dog
Jackson Jason Dog 我试过了 merged_family.groupby(["Family","Animal"
在不提供分组的情况下,使用pandas.pivot_table计算整个表上的聚合函数的最佳方法是什么?
例如,如果我想将A、B、C的和计算成一个有一行的表,而不按任何列进行分组:
>>> x = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[8,7,6],'C':[0,3,2]})
>>> x
A B C
0 1 8 0
1 2 7 3
2 3 6 2
>>> x.pivot_table(values=['A','B'
当我在我已有的数据帧上创建一个数据透视表时,传递aggfunc='mean'按预期工作,aggfunc='count'按预期工作,但aggfunc=['mean', 'count']结果为:AttributeError: 'str' object has no attribute '__name__
这种格式以前似乎是有效的:
如何创建具有多种功能的透视表?
我有如下的销售数据集: df1
district item Year salesAmount
Arba pen 2019 10
Arba pen 2019 20
Arba pencil 2018 30
Arba pencil 2018 30
Arba pencil 2019 30
Cebu pen 2019 100
Cebu pen
首先,让我为这个冗长的问题道歉。我一直在努力在Stackoverflow上找到解决我的具体问题的答案。我是Pandas和Python编程的新手,所以我会感谢所有我能得到的帮助。 我有一个数据框架: ID Name Colour Power Year Money (millions)
0 1234567 Tony Stark Red Genius 2020 20000
1 9876543 Peter Parker Red Spider 2021
我有以下数据格式df1
A B C D
0 case 1 1950 1.1 0
1 case 1 1951 1.3 0
2 case 1 1952 1.7 0
3 case 2 1950 1.9 0
4 case 2 1951 1.2 0
5 case 2 1952 1.4 0
我想生成像这样的数据格式df2:
case 1950 1951 1952
C case 1 1.1 1.3 1.7
D case 1 0 0 0
C case 2 1.9 1.2