我有一个熊猫数据列表,我想对所有的熊猫执行一个模式操作。
所有数据文件都有相同的布局:
date是dt.date对象,感情是整数(-1、0或1)。我想得到一个数据组的日期,情感是原始的模式(或一个模式的列表,如果有更多)。
我用它来聚合:
df = df.groupby('date').agg(pd.Series.mode)
它可以很好地处理几乎所有的数据文件,其中只有一个返回一个错误:
File "..\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 420, in agg_list_like
rais
我想在一列中显示我拥有的组数,然后只显示那些有超过一个特定数目的组。
考虑一下这个例子:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
'ColA': 'A A A B B C C C C D E E F F F F F F F G G H'.split(),
'ColB': '1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2'.split()
}
)
如果我这样分组的话:
print df.groupby(
我有一个csv文件,关于错误的停车罚款,它包含月,年,和罚款的原因。我想找到前10个原因(错误部分/主要原因)获得罚款。
注意,Error section / main cause列中的一些行某些行有两个不同的原因来获得罚款( 0401 Parking Prohibited Area failure to comply with a traffic sign ; 2200 Parking next to the marked parking space )
代码需要很长时间来响应,然后出现错误。(长列表)
import pandas as pd
from StringIO import St
我需要对熊猫的数据进行一些汇总。我用的是熊猫版本1.3.3。
我似乎只能使用内置python函数(如max函数)来聚合包含字符串的列。试图使用任何自定义函数(即使是只调用内置max的函数)执行相同的操作会导致错误,如下面的示例所示。
在这个例子中,有人能告诉我我做错了什么吗?使用自定义函数进行字符串聚合的正确方法是什么?
import pandas as pd
# Define a dataframe with two columns - one with strings (a-e), one with numbers (1-5)
foo = pd.DataFrame(
data={
输入df如下所示 Name num1 num2 key filter1 filter2 value
TOM 1.1 2.1 a True False 1.0
TOM 1.1 2.1 b True False 2.0
TOM 1.1 2.1 c True False 3.0
TOM 1.1 2.1 d True False 4.0
SAM 1.2 2.1 a False True 5.0
我正在尝试解决这个错误;
ValueError: can not merge DataFrame with instance of type <class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy'>
我想合并由agg创建的两个数据帧;
首先,我从主df创建了分组数据的df;
resi_all_nooutliers_bysector = df_resi_rawdata_nooutliers.groupby(['postcode_sector'])
resi_flats_nooutliers_bysector = d
我想要的是渲染一个带有的,这样我就可以看到哪些值(用条形表示)超过了特定的阈值(水平线)。我的数据由Pandas dataframe表示。
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.charts import Bar
from bokeh.models import Span
from bokeh.io import save
from pandas import DataFrame
output_file('tmp_file')
p = figure(plot_width=800, pl
如何指定自定义聚合函数,使其在pandas.DataFrame.aggregate的列表参数中使用时行为正确
在熊猫里有两列数据.
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(index=range(10))
df['a'] = [ 3 * x for x in range(10) ]
df['b'] = [ 1 -2 * x for x in range(10) ]
..。在聚合函数规范列表上进行聚合不是一个问题:
def ok_mean(x):
return x.mean()
df.