在使用熊猫的复杂链式方法中,其中一个步骤是将数据按列分组,然后计算一些指标。这是我想要实现的程序的一个简化例子。我在工作流程中有更多的任务,但一开始很不幸地失败了。
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame({'Group':['A','A','A','B','B','B'],'first':[1,12,4,5,4,3],'last':[5,3,4,5,2,7,]})
da
我试着用布尔数组作为键来理解这个组,下面是测试代码,
a = pd.DataFrame([[True,False,False],[False,True,False]], columns=['A','B','C'])
print(a)
A B C
0 True False False
1 False True False
然后,我尝试了布尔数组的不同组合,看起来groupby结果都是相同的r。
b=a.groupby([False,False])
b.apply(pd.DataFrame)
vagrant@ubuntu-xenial:~/lb/f5/v12$ python
Python 2.7.12 (default, Nov 12 2018, 14:36:49)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pandas as pd
>>> data = [{'name': 'b
我正在尝试编写一段代码,以便对所提供的数据进行总结。然而,我现在面临的问题很少。
当我使用groupby函数时,我得到以下输出。
我希望输出给我一个排序的结果。例如,拥有最高"SkyTeam“客户的机场出现在顶部。我已经写了一些代码,但是找不到连接它们的方法。
#(Airport name, Skyteam passenger, airport total passenger)
#Sorted with 2 rule, "Skyteam Highest to Lowest" and "Total pax Highest to lowest"
('
使用下面的列表和dataframe,我想迭代日期列表,并为列表和dataframe中的每个日期创建一个新的dataframe。
清单:
['12/12/2017', '12/13/2017', '12/14/2017']
数据文件:
source time date
0 a 8:00 12/12/2017
1 b 9:00 12/13/2017
2 c 8:30 12/12/2017
3 b 8:05 12/14/2017
4 a 8:10 12/13/2017
我有一只熊猫,它看起来像这样:
Country City POI Type
0 NL Amsterdam KFC restaurant
1 NL Amsterdam KFC cafe
2 NL Arnhem McDonalds fast food
3 NL Arnhem McDonalds ice cream
我需要按类型对列进行分组,以便在所有其他列中不存在重复项。换句话说,我需要这样的输出:
Country City
我有一串叙述。每一篇叙述基本上都是一篇文章。我想取df的子集,其中存在某些短语。当前方法没有按预期工作。我正在过滤不完全包含短语的行,或者只包含短语的子集。
我试过以下几种方法:
phrase = ['went to the store to buy an apple', 'corner of the street', 'fbi most wanted']
df['text'].str.contains(r'\b{}\b'.format('|'.join(phrase)), re.IGNORECAS