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pandas和unique，它不再是一个有效的转换函数。我查看了1.1.3的新文档，并尝试使用以下内容 df['test']=df.groupby('class').apply(lambda x: x['max_speed'].unique())Out不会将值扩展到其他行，尽管 df.groupby('class').apply(lambd
浏览 37提问于2020-11-24得票数 1
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我对pandas聚合和应用的区别感到困惑。据我所知，我不认为这个问题是其他问题的答案。data.groupby('source').apply(lambda x: len(x['test'][data['test']==0]))
data.groupby('source').apply(<
浏览 1提问于2021-07-21得票数 0
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我的问题是脚本中的一部分检查某一列是否为空。我已经尝试过.empty和isnull。Is null不会抛出错误，但它不会执行我想要的操作，并且.empty会给我一个关键字错误。: else:return (df2.groupby('Categor
浏览 2提问于2020-04-09得票数 0
有人能建议一种更短的方法来应用下面的代码。给出的代码实现了四列，具有不同窗口的滚动功能。现在我想用10列实现相同的内容，然后在以后合并它们。救命啊！
所以我有Sr.No.、Company Name、pe、price_bv、mpcap_ns和ev_ebidta等列的数据。如果有人帮我，我会很感激的。df2 = df1.groupby(level=0)['pe'].apply(lambda x: x.
浏览 0提问于2020-05-21得票数 1
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我可能误解了pd.GroupBy函数的作用，但我相信这应该断言True.为什么它要断言False a = pd.DataFrame([range(3)]*3,index=map(str, range(3))).T
indexes = a.groupby('0').apply(<em
浏览 9提问于2019-09-27得票数 2
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如果我有一个多次应用于一组列的函数f，那么更具Pythonic风格的方法是什么呢？现在，我正在做的是这样的。newdf=df.groupby(['a', 'b']).apply(lambda x: f(x, 1))newdf['2']=df.groupby(['a','b']).app
浏览 1提问于2018-06-14得票数 5
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这样做是可行的：正如(我认为)它返回的序列具有与dataframe相同的索引：Out[4]:1 -0.53
浏览 5提问于2017-11-10得票数 6
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我对使用Python非常陌生，我一直在谷歌上搜索，但似乎没有任何东西完全适合我的问题。我有一个如下所示的数据集： A 0 'abc' B 1 'def'用简单的
浏览 1提问于2019-10-31得票数 1
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假设我在Pandas dataframe中有如下数据：我希望找到以下的描述性统计数据(平均值、中位数、标准开发)：
每个队列-> {a:3}，{b:2}，.然后找到该系列的描述性统计数据。我正在使用Pandas，我完全被困在如何做这么简单的事情上。我正在考虑使用.groupby()，但这并没有给出一个清晰的解决方案
浏览 5提问于2016-05-10得票数 1
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pd.DataFrame({ 'To':['h','m','f','f'],})我想用' to‘和'week’作为键来映射到值'From'，创建一个像{(1,'h'):'
浏览 7提问于2021-05-20得票数 0
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我们有一个最小的示例dataframe： [1, 100], [2，如果它是重复的，但只有在那里的col是不重复的子集。对于这个数据，我期望的输出是： [2, 101]我尝试在其他函数中使用df.duplicated (这样很容易删除记录，比如单3)，但是尽管我可以满足第一部分的要求
浏览 5提问于2022-03-24得票数 0
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我正在尝试理解groupby和pandas中聚合函数背后发生的事情。df.groupby('a')['b'].agg(sum)1000 loops, best of 3: 700 µs per loop
%timeit df.groupby
浏览 0提问于2015-12-17得票数 2
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假设我在下面有df：0 A 12 B 4所期望的产出是：0 NaN2 NaN这可以使用groupby和lambda以及diff来完成。df.groupby('ID').apply(lambda x: x.diff())
我正试图想出一个不依赖lambda的解决方案
浏览 0提问于2020-07-22得票数 1
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假设算法是作为"xyz“函数执行的该函数有两个参数：第二个是恒定值。3 3 (3,3) 13 3 4 6 (4,6)我们可以从df中观察到in为1,
浏览 1提问于2017-04-28得票数 4
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我正在尝试使用groupby和lambda在数据帧中确定和标记重复的'Sample‘值： rdtRows["DuplicateSample"] = FalserdtRowsSampleGrouped["DuplicateSamp
浏览 16提问于2020-12-16得票数 0
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我使用python-大熊猫的dataframes，我有一个包含用户和他们数据的大数据。每个用户可以有多个行。我想要每个用户一行的示例。我目前的解决方案似乎没有效率：
浏览 4提问于2016-07-15得票数 20
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In [16] : Strat_d3=d3.groupby('Label', group_keys=False).apply(lambda x: x.sample(1000))
File "C:\Users\Msi\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\
浏览 6提问于2022-03-30得票数 1
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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(
浏览 0提问于2018-11-09得票数 2
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在一段关于Python Pandas groupby的coursera视频中(在Python中的数据科学入门课程中)，给出了以下示例：
df.groupby('Category').apply(lambda如果我理解正确的话，调用apply函数的groupby对象(由groupby返回)是一系列元组，由分组依据的索引和作为特定分组的DataFr
浏览 3提问于2017-11-29得票数 12
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例如，我有两个lambda函数应用于分组的数据帧：df.groupby(['A', 'B']).apply(lambda两者都可以工作，但结合起来就不行了：
df.groupby(['A', 'B']).apply</e
浏览 0提问于2017-06-02得票数 8
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