我有以下修改过的代码，取自here，根据时间戳将行分成5秒组。df = pd.read_csv(file_name, delimiter=',')for gin df.groupby(pd.Grouper(freq='5s', key='dt')):
pri
浏览 3提问于2021-04-20得票数 1
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当我试图计算我看到的每个组的记录数时，带空的组没有记录，但这是不正确的。Name|| Andrei|| null||Grigorii|代码： .agg(functions.count("
浏览 2提问于2017-12-27得票数 0
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我试图计算ID中记录数的TypeB %，如下所示：Result :002 = (0/2)=> 100ID Type001 TypeB002 TypeA003 TypeBbyID = df</e
浏览 1提问于2017-01-19得票数 3
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我有一个包含超过300 k记录的excel文件，我试图根据列类型"Executive“将较小的数据子集选择为单独的.xlsx文件，每条记录都列在下面。有10种不同的办公类型，我可以看到df.groupby('Executive Office').nunique()正确地显示了这个计数。我知道循环中有些东西没有正确地读取我的组的结果，但我不太明白当它迭代数据帧时发生了什么。df = pd.read_excel(file.xlsx)
execG
浏览 3提问于2021-01-11得票数 0
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问题是如何获取df和groupBy年龄得分平均值，并将其与df‘groupBy’.平均值进行比较，并对高于df‘Score’的结果进行计数。data.groupby(['age'])['Score'].mean()现在我如何比较总分的平均值，并按年龄计算结果组
浏览 1提问于2021-05-31得票数 0
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我想以基于“一天”的“周期”加权平均数作为窗口。窗口并不总是一样的。我如何计算熊猫的加权平均数？cycle':[34.1, 41, 49.0, 53.9, 35.8, 49.3, 38.6, 51.2, 44.8],
In [5]: df
浏览 1提问于2016-04-14得票数 0
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我可能做错了什么，但我试图在对数据帧进行分组后计算滚动平均值(为了简单起见，我们在本例中使用sum )。直到这里，一切都运行得很好，但当我应用移位时，我发现值溢出到了下面的组中。如下例所示： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C
浏览 20提问于2020-10-29得票数 2
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*** B a ***我想通过创建一个新的列来分配gdp (高，低)，基于组内百分位数的等级if i>p: else:<
浏览 2提问于2017-09-03得票数 1
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我有以下DataFrame df，它表示一个包含节点A、B、C和D的图。每个节点属于一个组1或2：A B 1 1B1C D 2 2我需要计算不同的节点数和每组的边数。我也不知道如何计算组内的边数</
浏览 3提问于2018-06-23得票数 0
我尝试使用numpy.size()来计算来自于Dataframe ()熊猫组的组大小，我得到了奇怪的结果。4 0.65 What A B C D1 22 2.0 2
>>> df.groupby('A',as_index=False)[&#x
浏览 0提问于2019-06-19得票数 2
我希望按列对数据帧进行分组，然后按某些条件(在我的情况下，对组中的B列进行最大排序)对组(不在组内)进行排序。我期待着这样的事情：我也试过：最后，我使用了@jezrael建议的解决方案(几乎)
df[&#x
浏览 0提问于2019-08-05得票数 1
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当熊猫与一组动物一起进行分组申请时，它们的行为不一致： pd.DataFrame({'c1': [0, 0, 0], .apply(lambda df: df['c2']).shape等于(1, 3)(
浏览 2提问于2020-05-30得票数 3
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为什么在pandas中，从32m行数据帧中获取组的这三种方法的性能存在差异。df = df.groupby(["a", "b", "c"]).groups
df = df.index
df =df
浏览 0提问于2016-07-18得票数 0
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我的DataFrame看起来像这样：我在向DataFrame添加第一、第二、第三个四分位数时遇到了问题。df_final['1st quartile'] = round(
df_final.groupby('Cat')['CTR'].quantile(0.25),
浏览 4提问于2019-12-16得票数 0
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我有一个外部组和一个内部组，我希望找到每个内部组内的差异，取决于外部组。通常，我可以使用groupby在每个外部组内嵌套内部组，但出于某种原因，groupby的diff函数返回一个平面向量而不是嵌套数组。，我只需使用groupby
In [19]: df.groupby(['outer','inner'])
浏览 1提问于2019-01-19得票数 0
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'pear', 'peach'] * 6, 'values': np.random.uniform(-5,5,18), 'values2': np.random.uniform(-5,5,18)}我可以取每个fruit组的平均值如下：然而，对于每一组水果，我想取按绝对值排列的N个最大值的平均值
浏览 0提问于2020-07-15得票数 0
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假设我已经有一个谓词表达式，我如何使用该谓词进行筛选，但只在组中应用它？例如，谓词可能是将所有行保持在最大值或组内。(如果有平数，可以将多行保留在一个组中。)根据我的dplyr经验，我认为我可以只使用.groupby，然后是.filter，但这是行不通的。import polars as plexpression = pl
浏览 2提问于2022-02-12得票数 0
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我正在尝试计算组内的滚动平均值。对于这个任务，我想要上面各行的滚动平均值，所以我认为最简单的方法是先使用shift()，然后执行rolling()。问题是，shift()将数据从先前的组中移位，这使得组2和组3中的第一行不正确。列'ma‘在第4行和第7行应该有NaN。如何实现此目的？import pandas as pd
{"Group": [1, 2, 3, 1, 2, 3
浏览 36提问于2020-06-07得票数 3
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