使用GroupBy apply时保留NaN组
在使用GroupBy apply时，保留NaN组是指在对数据进行分组后，对每个组应用自定义函数时，如果某个组中存在NaN值，是否保留该组。
通常情况下，GroupBy apply会默认将NaN值排除在外，即不将NaN值所在的组作为参数传递给自定义函数。但有时候我们可能需要保留NaN组，以便在自定义函数中进行特殊处理。
在Pandas库中，可以通过设置参数dropna=False来实现保留NaN组。具体操作如下：
import pandas as pd
# 创建DataFrame示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [5, 4, 3, 2, 1],
'C': [1, 2, None, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按列A进行分组，并对每个组应用自定义函数
def custom_func(group):
# 在自定义函数中处理NaN组
if pd.isna(group['C']).any():
# 处理NaN组的逻辑
pass
else:
# 处理非NaN组的逻辑
pass
return group
# 使用GroupBy apply时保留NaN组
result = df.groupby('A', dropna=False).apply(custom_func)在上述示例中，dropna=False参数被传递给groupby方法，以保留NaN组。然后，自定义函数custom_func中可以通过pd.isna()函数判断组中是否存在NaN值，并进行相应的处理。
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将重复的列重新排列并在其中包含nans的干净方法
python、pandas、dataframe、nan
我有以下数据：
Subject Val1 Val1 Int Val1 Val1 Int2 Val1
A 1 2 3 NaN NaN Sp NaN
B NaN NaN NaN 2 3 NaN NaN
C NaN NaN 4 NaN NaN 0 3
D NaN NaN 3 NaN NaN 8 NaN
我想最后只有两个列是val1，因为它最多有两个非nans为一个给定的主题。也就是说，输出将如下所示：
S
浏览 4提问于2022-05-20得票数 1
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如何在NaN DataFrame中使用行值从列表构建中删除Pandas值
python、python-3.x、pandas
伙计们，
我在pandas中有一个列，它是一个列表，其中包含row中的所有值。下面是一个示例。
print(df4['List'])
0 [8,9,10,25,14,25,14,17,19,30]
1 [nan,85,48,75,nan,96,32,14,15,21,28,17,nan]
2 [nan,85,48,75,nan,]
3 [1,nan]
4 [85,75,41,nan]
5 [nan,65,34]
如何从我的列表中删除这些'nan‘值？
我在python中尝试了一些传统的列表方法，但是在pandas DataFrame中我没有得到相同的结果。
就像这个
浏览 13提问于2019-11-02得票数 1
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将熊猫DataFrame行与重叠数据结合起来
python、pandas、dataframe
我有一个数据集，有时一行数据会被分割成两行数据数据。我能够隔离这些行，并希望将这两行合并在一起，不幸的是，这并不总是直接向前，因为数据首先是在上游分配给DB的。
示例df：
import pandas as pd
import numpy as np
d = {'id':[1,2,2,3,3],
'a1':[1,1,np.NaN,1,np.NaN],
'b1':[1,2,np.NaN,2,np.NaN],
'c1':[1,3,np.NaN,3,5],
'c2':[1,4,n
浏览 6提问于2022-02-01得票数 1
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3回答
如何在应用groupby之后创建单独的df？
python-3.x、pandas
我有如下所示的df：
Product Step
1 1
1 3
1 6
1 6
1 8
1 1
1 4
2 2
2 4
2 8
2 8
2 3
2 1
3 1
3 3
3 6
3 6
3 8
3 1
3 4
我想做的是：
对于每个Product，必须抓取每个Step，并且不能更改订单，也就是说，如果我们查看产品1，在步骤8之后，就会有一个1出现，而该1必须只在8之后。因此，产品1和产品3的预期产量应该是: 1，3，6，8，1，4；对于产品2，必须是:2，4，8，3，1。
Update:这里，我只希望产品
浏览 0提问于2019-04-27得票数 2
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1回答
出现异常：'float‘类型的TypeError对象没有len()
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我正在尝试执行这段代码 import pandas as pd
df_schema = pd.read_csv('survey_results_schema.csv')
df_results = pd.read_csv('survey_results_public.csv', index_col='Respondent')
print(df_results['Country'].apply(len)) 我应该得到这个： Respondent
1 14
2 22
3
浏览 198提问于2021-04-15得票数 0
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3回答
idxmax()在包含SeriesGroupBy的NaN上不起作用
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这是我的密码
from pandas import DataFrame, Series
import pandas as pd
import numpy as np
income = DataFrame({'name': ['Adam', 'Bill', 'Chris', 'Dave', 'Edison', 'Frank'],
'age': [22, 24, 31, 45, 51, 55],
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如何改变熊猫groupby.agg函数的输入参数？
python、pandas、pandas-groupby
在需要更改输入参数的函数中，使用groupby_object.agg()方法存在问题。是否有可用的函数名.agg()接受的资源，以及如何将参数传递给它们？
见下面的例子：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3, 2, 1, 3],
'colors': ['red', 'white', 'blue', 'red', 'white', n
浏览 5提问于2021-02-05得票数 2
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group_keys参数对pandas.groupby的实际作用是什么？
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在中，有一个参数group_keys，据我所知，它应该做一些与如何将组键包括在dataframe子集中有关的事情。根据文件：
group_keys：布尔值，默认真
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然而，我真的找不到group_keys产生实际影响的任何例子：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[0, 1, 3],
[3, 1, 1],
[3, 0, 0],
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浏览 4提问于2016-08-09得票数 37
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从熊猫数据中的内部组中选择特定行
python、pandas、indexing、group-by、dataframe
假设我有一个如下所示的dataframe：
group level
0 1 10
1 1 10
2 1 11
3 2 5
4 2 5
5 3 9
6 3 9
7 3 9
8 3 8
所需的输出如下：
group level
0 1 10
5 3 9
即，这是逻辑:查看每个组内部，如果level列中存在多于一个不同的值，则返回该组中的第一行。例如，没有从组2中选择任何行，
浏览 3提问于2015-09-08得票数 3
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如何将列表作为输入提供给pandas dataframe中的groupby函数
python-3.x、pandas、analytics
假设数据集的子集包括这2列，
attacker_king attacker_commander
0 Joffrey/Tommen Baratheon Jaime Lannister
1 Joffrey/Tommen Baratheon Gregor Clegane
2 Joffrey/Tommen Baratheon Jaime Lannister, Andros Brax
3 Robb Stark Roose Bolton, Wylis Manderly, Medger Cerwyn
4
浏览 0提问于2017-02-13得票数 2
1回答
熊猫组的中位数估算(处理属于NaN的组中间值)
pandas、group-by、imputation
我有以下DataFrame列车：
train = {'NAME_EDUCATION_TYPE': {5: 'Secondary / secondary special',
6: 'Higher education',
7: 'Higher education',
8: 'Secondary / secondary special',
9: 'Secondary / secondary special',
10: 'Higher education',
11:
浏览 5提问于2021-07-20得票数 0
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熊猫:如何在多个层次上进行分组计算？
python、pandas
我有以下数据
|----|----|
| A | B |
| a1 | b1 |
| a2 | b1 |
| a1 | b2 |
| a2 | b3 |
我想用B计算每个A，并得到以下结果：
|----|----|-------|
| A | B | Count |
| a1 | b1 | 1 |
| | b2 | 1 |
| | b3 | NaN |
| a2 | b1 | 1 |
| | b2 | NaN |
| | b3 | 1 |
我通常用df.groupby([B])[A].count()来做这件事，但在这种情况
浏览 1提问于2017-03-24得票数 6
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4回答
如果在相应的in熊猫中已经存在值，则删除NaNs。
python、pandas
我有这个数据
Id,ProductId,Product
1,100,a
1,100,x
1,100,NaN
2,150,NaN
3,150,NaN
4,100,a
4,100,x
4,100,NaN
在这里，我想删除一些包含NaN的行和一些不想删除的行。删除标准如下。我只想删除那些Id已经包含在Product中的值的NaNs行。例如，在这里，Id1已经在Product中有值，并且仍然包含NaN，所以我想删除该行。但是对于id2，只存在产品列中的NaN。所以我不想删除那个。同样，对于Id3，只有产品列中有NaN值，我也希望保留这个值。
最终输出将是这样的
Id,
浏览 2提问于2018-11-13得票数 4
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1回答
如何将较低行的值输入到熊猫组的第一行？
python-3.x、pandas、pandas-groupby
在对Pandas DataFrame进行排序和分组之后，如果顶部行字段为NULL，则希望从较低的行中检索值：
我输入的DataFrame是：
df = pandas.DataFrame({'ENr': ['EDFT2Z', 'EDFT2Z', 'EDFT2Z', 'EDFT2Z', 'EDFTDA', 'EDFTDA'],
'Rnk': [1, 2, 3, 4, 1, 2],
'StA
浏览 10提问于2022-06-08得票数 0
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2回答
熊猫群在原始MultiIndex上返回数据
python-3.x、pandas
请参阅下面的示例，如何在原始MultiIndex的所有三个级别上从groupby返回数据？
在本例中:我想按品牌查看总数。现在，我已经应用了一个使用map的解决方案(参见下面，这显示了我希望直接从groupby获得的输出)。
brands = ['Tesla','Tesla','Tesla','Peugeot', 'Peugeot', 'Citroen', 'Opel', 'Opel', 'Peugeot', 'Citroen', &#
浏览 0提问于2019-05-12得票数 1
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5回答
如果两列为NaN，则放置行
python、pandas、dataframe
这是对的扩展，OP想知道如何删除单个列中的值为NaN的行。
我想知道如何删除2 (或更多)列中的值为和 NaN的行。使用第二个答案创建的数据框架：
In [1]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3))
In [2]: df.ix[::2,0] = np.nan; df.ix[::4,1] = np.nan; df.ix[::3,2] = np.nan;
In [3]: df
Out[3]:
0 1 2
0 NaN NaN NaN
1 2.677677 -1.
浏览 6提问于2016-08-24得票数 46
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2回答
条件下的DataFrameGroupBy diff()
python、pandas、dataframe
假设我有一个DataFrame：
df = pd.DataFrame({'CATEGORY':['a','b','c','b','b','a','b'],
'VALUE':[pd.np.NaN,1,0,0,5,0,4]})
看起来就像
CATEGORY VALUE
0 a NaN
1 b 1
2 c 0
3 b
浏览 2提问于2017-03-31得票数 5
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1回答
pandas和python的空行问题
python、pandas
我正在尝试创建一个包含来自两列的一些数据的字典。我需要的信息在不同的行中，所以我尝试填充第一列上的空行，然后我尝试添加这两列，但不起作用。当我尝试追加时，第一列填充了'NaN‘。 有没有人有别的办法来解决这个问题？提前感谢 我的意图是得到这样的结果： {'Group A' : ['Z', 'A', 'S', 'X', 'C', 'D', 'E', 'V', 'F], 'Group B': ['A', &
浏览 22提问于2020-06-19得票数 0
2回答
为什么要对空元素执行pandas.apply()？
python、pandas
假设pandas.apply()函数不适用于空元素。但是，在下面的代码中不会发生这种情况。为什么会发生这种情况？
import pandas as pd
df = pd.Series([[1,2],[2,3,4,5],None])
df
0 [1, 2]
1 [2, 3, 4, 5]
2 None
dtype: object
df.apply(lambda x: len(x))
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <modu
浏览 0提问于2016-01-03得票数 6
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1回答
将参数传递给函数，同时应用于熊猫系列
python、pandas、apply
我想将一个参数(dropna=False)传递给value_counts，当使用apply with数据pass时：
columns = ['a','c']
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,2,np.nan], 'b':[2,3,4,3], 'c': [4,np.nan,6,4]})
print (df.apply(pd.Series.value_counts)) #this works
print (df['a'].value_counts(dropna=False)) #
浏览 5提问于2022-08-10得票数 2
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