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(2506)
视频
沙龙
2
回答
不同
长度
的
pandas
groupby
元组
-
ValueError
:
在
传递
的
级别
中
找不到
值
:
MultiIndex
、
、
编辑:原始错误
的
示例DataFrame -找到并发布消息。 (正如我刚刚认识到
的
,只有
在
元组
具有一定
长度
时,才会出现错误。现在对该示例进行了修改。) 原文: 我需要按
不同
长度
的
元组
分组。import
pandas
as pd value_mean = df['value'].mean() df1 = pd.DataFrameme
浏览 40
提问于2021-03-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在熊猫DataFrame
中
为给定
的
索引
级别
设置
值
、
、
、
我试图
在
多个索引
的
熊猫DataFrame
中
设置列
的
所有
值
,只指定单个索引
级别
的数据。到目前为止,我想出
的
解决方案并不令人满意,但最好用代码来解释:idx =
MultiIndex
.from_product如果我有另一个“case”,那么数据
的
长度
就不足以确定上面最后一行代码
的
意思。
浏览 2
提问于2018-11-29
得票数 1
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1
回答
用DataFrame
的
MultiIndex
列对大熊猫axis=0进行分组
、
我有一个
pandas
DataFrame,列上有一个
MultiIndex
,并希望将其按baz
级别
下所有列
的
值
分组。对于没有DataFrame
的
MultiIndex
来说,这是很简单
的
(df.
groupby
(your_cols) -done)。对于
MultiIndex
列,我
找不到
直观
的
解决方案。import
pandas
as pd iterables = [[&q
浏览 12
提问于2022-07-22
得票数 0
1
回答
熊猫“加入”怪事
、
、
、
如果我尝试这样做(
pandas
的
两个
不同
的
年份,一个
在
Python2
中
,另一个
在
Python3
中
)x = pd.DataFrame({"id": [1, 2,3lsuffix = "_left", rsuffix = "_right") z3 = x.join(y, lsuffix = "_left", rsuf
浏览 1
提问于2018-06-17
得票数 2
回答已采纳
2
回答
多索引
级别
上
的
groupby
和删除分组
级别
、
、
、
我正在对
pandas
dataframe执行
groupby
操作,作为示例,它可能如下所示: import
pandas
as pdExpected index: [0, 1, 2] Actual i
浏览 17
提问于2020-10-14
得票数 2
1
回答
在
具有多索引列
的
数据帧上使用
GroupBy
索引
、
、
、
、
这些
值
就是这些计算
的
结果。我
在
尝试这样做时遇到了一个问题,因为我
的
列是一个多索引,而我不知道如何让它工作。然后,我将该PeriodIndex
传递
给
groupby
,并告诉它对列和日期所在
的
第二级进行操作。这将返回Grouper and axis must be same length
的
ValueError
响应。我知道原因是因为我
传递
给
GroupBy
的
pidx
值
<em
浏览 11
提问于2019-06-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
是否保证
Pandas
数据帧
中
的
级别
列表是有序
的
?
、
、
在
使用
MultiIndex
创建
Pandas
数据帧时,
级别
似乎总是排序
的
: b a0 0 1 2 3
MultiIndex
(levels=[
浏览 2
提问于2018-10-23
得票数 8
1
回答
构建
的
相同
的
MultiIndex
DataFrame不聚合(平均)
、
、
简短
的
问题:但是现在当我试图找到按
级别
分组后
的
平均值时我得到以下错误 -----------------------/s
浏览 1
提问于2016-06-10
得票数 2
回答已采纳
1
回答
使用Dask映射分区时,解压函数内部
的
元组
、
、
我尝试
在
Dask数据帧
的
多个分区上运行一个函数。该代码需要解压
元组
,并且可以很好地与
Pandas
一起工作,但不能与Dask map_partitions一起工作。数据对应于
元组
列表,其中列表
的
长度
可以变化,但
元组
始终具有已知
的
固定
长度
。然而,Dask one引发了错误:<
浏览 27
提问于2021-02-24
得票数 1
回答已采纳
1
回答
从每个日期有许多行
的
数据创建分层(
MultiIndex
)或透视
、
如何将每个时间/日期具有多个“
级别
”
的
数据最好地格式化为
pandas
DataFrame?,然后是最终粒度("All/Fraser /Fraser...“),最后是最终粒度
的
值
。
在
DataFrame
中
组织它
的
好方法是什么?我想首先把它放到一个DataFrame
中
,稍后我可以
在
它上面执行聚合函数。但是为每个日期创建
元组
似乎并不是惯用
的
做法。<e
浏览 24
提问于2021-04-26
得票数 0
回答已采纳
3
回答
Pandas
中
缺少
级别
的多索引列
、
、
我正在尝试使用列多索引数据格式,但我不太明白如何处理缺少
级别
的列。作为MWE,我创建了一个像这样
的
虚拟数据文件 ...: np.random.rand(2, 4), ...: ) ...: df,它创建一个具
浏览 0
提问于2022-04-21
得票数 1
1
回答
熊猫以1级群为基础创建百分位域
、
、
、
鉴于以下数据框架:df = pd.DataFrame({ ('sum', 'sum'): [234, 234,544,7,332,766]我想创建一个新
的
字段,它计算" grou
浏览 3
提问于2016-05-07
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何将熊猫DataFrame
中
的
一行
元组
扩展为多行作为多个索引?
、
、
示例DataFrame: Col1 Col2 1 b
浏览 9
提问于2020-04-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
熊猫群聚“聚集”栏未见
我正在开发一个庞大
的
数据库,在这个数据库
中
,我根据熊猫消费
的
产品类型,对
不同
类型
的
动物进行了分类:import
pandas
as pdfrom datetime如果运行
groupby
.agg,就会得到以下结果: results = base[['type','id']].
groupby
(['type'], dropna=False).ag
浏览 1
提问于2022-11-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
pd.concat轴=1与轴=0差异不清
的
异常情况
、
我知道两者
的
基本区别,也有相当多
的
实践经验。但是,为了更好地清理和处理数据,我正在进行实验,以找出数据框架中有超过0空
值
的
列。我对轴在这里扮演
的
角色感到困惑。null = pd.concat([dfr.isnull().sum()],axis = 1, keys=['NA']) 其中," null“是包含整个dataframe中空
值
计数
的
dataframe,而"NA”是这些
值
将在下面表示
的
列。n
浏览 6
提问于2020-07-25
得票数 0
1
回答
高效地测试二维numpy数组
中
是否存在字符串
、
、
、
、
这样做
的
结果应该是:然后,为了计算每行索引
的
值
,我需要一个2d布尔数组。制作这个数组是主要
的
问题,因为我希望它尽可能高效,并且希望它完全不依赖python数据操作。这个2D数组可以采用两种
不同
的
格式之一: 一组
元组
。每个
元组
都包含布尔字母,以表示行
中
给定单词
的
存
浏览 3
提问于2015-12-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
索引多级索引数据帧
、
、
'product':['A', 'B', 'A','A', 'A','B'],a =mydf.
groupby
唯一
的
区别是括号Out[3]: valu
浏览 14
提问于2018-08-05
得票数 1
1
回答
熊猫群与value_counts
、
、
我希望
在
MultiIndex
中
按某个
级别
对数据进行分组(使用
MultiIndex
),每一列
的
不同
值
(我猜是这样)。使用
groupby
(level=参数处理多个索引,但apply引发一个
ValueError
>>> df = pd.DataFrame(np.random.choice(list('ABC'(level=0).apply(pd.value_counts)
浏览 3
提问于2018-08-11
得票数 6
回答已采纳
0
回答
尝试使用Bokeh绘制
pandas
数据帧分组
、
、
、
我是新来
的
,但我已经找了好几个小时了,似乎
找不到
解决这个问题
的
办法。我要做
的
是
在
Bokeh图中显示数据帧
的
聚合。我尝试使用
groupby
对象,但在将
groupby
对象
传递
给ColumnDataSource时出现错误(如下面的帖子所述)。(50, 4), columns=list('ABCD'))source = ColumnDa
浏览 0
提问于2017-12-13
得票数 0
1
回答
如何在
Pandas
merge中指定分层列?
、
、
、
、
在对on
在
join
中
的
工作方式产生了严重误解之后(剧透:与merge
中
的
on非常
不同
),下面是我
的
示例代码。import
pandas
as pd df1 =pd.DataFrame([["one", &qu
浏览 12
提问于2020-10-24
得票数 0
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