我所要做的就是遍历DataFrame，并使用pandas group by计算唯一值的数量。我也对数据帧进行了排序，但没有用。我已经尝试了15种不同的方法，并阅读了我能找到的每一个问题/回复线程，但我不知道为什么它不起作用。user_queries = user_queries.rename(index=str, columns={0: "queries"})
1234 te
浏览 119提问于2019-05-25得票数 0
我很困惑，在使用pandas.groupby时，如何才能获得清晰的结果：data = {'Period':['2016-02','2016-02','2016-02','2016-02','2016-03','2016-03'],
'Name':['a','b','c&#
浏览 2提问于2017-01-22得票数 0
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例如，比方说我希望能够使用df.groupby(['C', D])中的索引来计算ser的平均值。我可以计算单个列的组均值，例如，这样的C：CB 3.666667
浏览 3提问于2021-04-21得票数 2
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我试图在Pandas中计算一个日期列上的滚动窗口，并计算另一列中的不同值。02 A2020-01-03 A2020-01-03 D2020-01-01 NaN --> (first value)
2020-01-02 2.0 --> (distinct</e
浏览 2提问于2020-07-15得票数 2
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如何转换此SQL代码： COUNT(DISTINCT DATEn) as count (*)WHERE cast (rain as integer) = 1
使用Pandas表示法，如下所示: df.groupby (‘下雨’) DATEn.sum ()
浏览 3提问于2017-10-18得票数 2
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我有一个pandas数据框架，我想要计算每个集群的中位数绝对偏差。我假设pandas方法mad是中位数绝对偏差，但它似乎是平均绝对偏差。我所写的代码行是 df['MAD PPGamp'] = df.groupby('Cluster')['PPGamp'].transform('mad') 我试着写一个我自己的小函数来计算中位数绝对偏差np.median(x) MAD = np.
浏览 61提问于2020-04-26得票数 4
我想在pandas中使用groupby函数。然而，它并不起作用。pandas中的其他函数运行得很好。我很困惑。corr=corr.groupby(level='date')Out[21]: <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object
浏览 0提问于2020-01-03得票数 0
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logpage2018-09-08 00:00:00 1 logpage
我想把它分成几周，然后计算那一周发生的次数
浏览 0提问于2018-08-15得票数 0
我使用的是Pandas，它有一个日期列、一个唯一ID列和十几个具有数值的列。我只需要知道，在给定的day上，给定的distinct_id触发了一个事件。2020-10-02 a5 2020-10-02 cSELECT DISTINCT day, distinct_id FROM下面是我想要的groupby对象：
df.groupby(['day', '
浏览 2提问于2021-10-19得票数 0
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使用我自己的算法，我想出了一个数据框架，它显示了参考文献的作者、开始页、结束页、卷和publication_year。 运行： dfhead = df.head(10) 向我展示 ? 现在我想要:使用相同的数据帧显示内部连接，例如，author，beginpage和endpage是相同的。
浏览 12提问于2020-12-07得票数 0
如何使用Pandas计算GroupBy对象的滚动均值？我的守则：df = df.set_index('ds')grouped_df是什么样子的：我希望使用Pandas计算我的Group
浏览 1提问于2015-10-18得票数 1
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import numpy as npdf = pd.DataFrame({'date': ['2013-04-01','2013-04-01','2013-04duration': np.sum}) duration2013-04-01 65我想要做的是同时计算持续时间和计数差异，但我似乎找不到count_distinct</em
浏览 2提问于2013-09-01得票数 118
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一切都很好，直到我试着分组，每个id只有一次(我也可以使用distinct )。equals e.ProcessTypeStepId result.Distinct(); return Json(result, JsonRequestBehavior.
浏览 1提问于2015-04-21得票数 0
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意思是，类似这样的事情：--------------------------------------
John | 2 | Blue,
浏览 0提问于2018-02-20得票数 3
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展示了如何为特定的C列计算数据中的NAs。如何对所有列(不是groupby列)计算NAs？#!/usr/bin/env python3
import numpy as np
'c':[1,
浏览 2提问于2019-09-18得票数 4
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我如何在pandas中计算groupby的绝对和？我可以使用以下代码来计算总和：import numpy as np
print('total_scores: {0}'.fo
浏览 11提问于2017-07-31得票数 10
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我使用的是Spark2.1.1 (pyspark)，在一个大约有14亿行的DataFrame上执行groupby，然后进行approx_count_distinct聚合。groupby操作产生大约600万个要执行approx_count_distinct操作的组。这些组的预期不同计数范围从个位数到数百万。下面是我使用的代码片段，其中'item_id‘列包含项目的ID，'user_id’列包含用户的ID。我想要计算与每个项目相关联的不同用户。>&
浏览 0提问于2017-10-05得票数 0
为什么Pandas在方差计算中使用的不是种群的大小，而是人口的数量减去1？示例：
如果我现在在lambda函数中使用完整的填充(len(x))，如下所示：
train_df
浏览 0提问于2020-12-22得票数 0
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我想要计算大量组的滚动总和，但我在快速计算时遇到了问题。Pandas具有用于滚动和扩展计算的内置方法 下面是一个例子： import pandas as pdobs_per_g = 20obs =df.groupby(level=0).expanding().sum()
df.groupby(level=0).rolling(window=5).sum() 但对于数量非常多的组来说，这需要很长的时间对于扩展s
浏览 57提问于2019-07-04得票数 3
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