在Pandas的groupby操作中，可以使用` `first()`和` `last()`来分隔列吗？
在Pandas的groupby操作中，可以使用first()和last()来分隔列。first()函数返回每个组的第一个非空值，而last()函数返回每个组的最后一个非空值。这两个函数常用于对数据进行分组后的聚合操作。
使用first()和last()函数可以实现对分组后的数据进行筛选和提取。例如，可以使用first()函数获取每个组的第一个数据行，然后根据需要进行进一步的分析或处理。
在Pandas中，first()和last()函数的应用场景包括但不限于以下几种：
- 数据清洗：通过提取每个组的第一个或最后一个非空值，可以对数据进行清洗和预处理，去除不需要的空值或异常值。
- 数据分析：在进行数据分析时，可以使用
first()和last()函数获取每个组的首尾数据，以进行对比分析或时间序列分析。 - 数据可视化：通过提取每个组的首尾数据，可以绘制折线图或柱状图等可视化图表，展示数据的变化趋势或关键节点。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，其中包括数据库、服务器、存储等。对于Pandas的groupby操作中使用first()和last()函数的应用，腾讯云的云数据库TDSQL是一个推荐的产品。TDSQL是腾讯云提供的一种高性能、高可用的云数据库解决方案，支持MySQL和PostgreSQL两种数据库引擎。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云数据库TDSQL的信息：腾讯云数据库TDSQL产品介绍
请注意，以上答案仅供参考，具体的应用场景和推荐产品需要根据实际需求和情况进行选择。
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我有一个类似下面的表-唯一的ID和名称。我想返回任何重复的名字(基于匹配的第一个和最后一个)。 Id First Last
1 Dave Davis
2 Dave Smith
3 Bob Smith
4 Dave Smith 如果我没有ID列，我已经设法返回了所有列的重复计数。 import pandas as pd
dict2 = {'First': pd.Series(["Dave", "Dave", "Bob"
浏览 192提问于2019-12-08得票数 1
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我必须在pandas数据框中执行groupby ()，结果必须是具有相同列(相同名称和相同编号)的数据框。示例：
import pandas as pd
raw_data = {'first_name': ['Jason', 'Molly', 'Jason', 'Jake', 'Molly'],
'last_name': ['Miller', 'Jacobson', 'Miller', 'Milner', &
浏览 1提问于2019-02-08得票数 0
2回答
我有一份区域、客户和一些送货的数据。这一列被用作类型的，第一次和最后一次购买被标记为' first‘和' last’，但是中间的任何交付都被标记为“传递”，有没有一种方法可以转换交付并得到"delivery1“、"delivery2”等的标记？
import pandas as pd
data = [['NY', 'A','FIRST', 10], ['NY', 'A','DELIVERY', 20], ['NY', 'A',
浏览 2提问于2020-10-26得票数 3
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1回答
给定这样的CSV，我如何组合来自同一列的信息？
First,Last,Email,Group
Tim,Elfelt,tim@domain.com,Information Systems
Tim,Elfelt,tim@domain.com,Technology Training
应该根据电子邮件列的组合来输出此内容
First,Last,Email,Group
Tim,Elfelt,tim@domain.com,Information Systems;Technology Training
编辑:感谢coldspeed，在这里工作的解决方案：
import pandas as pd
data =
浏览 1提问于2018-02-20得票数 1
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中的代码如下：
def get_person() -> pl.Expr:
return pl.col("first_name") + pl.lit(" ") + pl.col("last_name")
q = (
dataset.lazy()
.sort("birthday")
.groupby(["state"])
.agg(
[
get_person().first().alias("youngest"),
浏览 5提问于2022-05-08得票数 0
我有一个表单提交的数据集-其中一些表单已经提交了多次。
相同的人，相同的表单选择，但submission_ids和提交日期略有不同。
我想删除其中一个提交(我会说第二个，但这不应该有关系，因为他们是相同的)。如果我这样做了：
lit_subset[lit_subset.duplicated()]
我要么没有得到我想要的(因为submission_ids是唯一的)，要么如果我设置了列的子集(删除submission_id和submission_date)，那么我就可以看到哪些记录被复制了，但我不知道如何获取其中一个submission_ids并将其从原始数据集中删除。在SQL Server中，这
浏览 22提问于2020-05-07得票数 0
1回答
我有一个只有两列的数据帧。我尝试将一列的值转换为标题，将另一列的值转换为其值。已尝试使用pivot和all，但不起作用。
df_pivot_test = sc.parallelize([('a',1), ('b',1), ('c',2), ('d',2), ('e',10)]).toDF(["id","score"])
id score
a 1
b 1
c 3
d 6
e 10
尝试将其转换为
a b c d e
1 1 3 6
浏览 3提问于2019-10-01得票数 0
我有一个熊猫数据框架，在这个框架中，我想通过添加一个'count‘列(这里是最后一个列，为我所在的行预置"1“)来简化重复(在第一列上)。我的数据框架如下所示：
df = pandas.DataFrame([["a", ..., 1], # last row always 1 (this will be the 'count' column
["a", ..., 1], #"a" = identical, other values not necessarily
浏览 1提问于2018-03-05得票数 2
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3回答
我试着在pandas中按列值分组，但是我没有得到。 示例： Col1 Col2 Col3
A 1 2
B 5 6
A 3 4
C 7 8
A 11 12
B 9 10
-----
result needed grouping by Col1
Col1 Col2 Col3
A 1,3,11 2,4,12
B 5,9 6,10
c 7
浏览 27提问于2020-07-15得票数 0
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你好，我有一个地区的数据，客户和一些交货。这一栏被用作购买类型，第一次和最后一次采购被标记为“第一次”和“最后一次”，有时我们有中间交货标记为“交付”。我需要将根本没有中间传递的客户和区域标记为，作为期望输出中的一列。在行中标记中间交货并不难，但整个组客户区域需要标记。
import pandas as pd
data = [['NY', 'A','FIRST', 10], ['NY', 'A','DELIVERY', 20], ['NY', 'A'
浏览 4提问于2020-11-27得票数 2
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我的Dataframe在Pandas中有一个字母和两个日期作为列。我希望使用shift(1)计算前一行的两个日期列之间的差异，前提是Letter值相同(使用groupby)。复杂的部分是，我想计算的是营业天数，而不仅仅是经过的天数。我发现最好的方法是使用numpy.busday_count，它以两个列表作为参数。实际上，我试图使用.apply来创建每一行--它是自己的列表。不确定这是否是最好的方法，但遇到了一些问题，这是模棱两可的。
import pandas as pd
from datetime import datetime
import numpy as np
# create da
浏览 4提问于2016-06-01得票数 0
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我在两个列上使用了groupby ( df有大约70列，除日期时间外，所有列都是浮动的)来获得dask数据文件：
result_ddf = base_ddf.groupby(["firts_integer_column","second_integer_column"])
我不能使用结果，因为它是以某种奇怪的格式：
dask.dataframe.groupby.DataFrameGroupBy
如何将结果作为dataframe使用，因为当我尝试.head()或.compute()时，我会得到错误。
代码1
result_ddf.get_partition(1)
浏览 3提问于2021-01-26得票数 1
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我有一个pandas dataframe，下面的命令对它起作用： house.groupby(['place_name'])['index_nsa'].agg(['first','last']) 它给了我我想要的。现在，我想创建一个自定义聚合值，它给出了第一个值和最后一个值之间的百分比变化。 我在对值进行数学运算时遇到了错误，所以我假设我必须将它们转换为数字。 house.groupby(['place_name'])['index_nsa'].agg({"change in %"
浏览 22提问于2019-06-23得票数 1
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pandas drop_duplicates函数非常适合用来“唯一”一个数据帧。但是，要传递的关键字参数之一是take_last=True或take_last=False，而我希望删除列的子集上重复的所有行。这个是可能的吗？
A B C
0 foo 0 A
1 foo 1 A
2 foo 1 B
3 bar 1 A
例如，我想删除与列A和C匹配的行，因此应该删除第0行和第1行。
浏览 75提问于2014-05-15得票数 197
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我正在使用Pandas操作一个包含多个行和列的csv文件，如下所示
Fullname Amount Date Zip State .....
John Joe 1 1/10/1900 55555 Confusion
Betty White 5 . . Alaska
Bruce Wayne 10 . . Frustration
John Joe 20 .
浏览 0提问于2015-04-12得票数 24
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我有一个包含两个标识符列w和x的表。列y给列z带来了顺序，该列是目标变量。由w和x标识的每个序列在z中至少有两行和所有不同的值。我想要计算每个z在序列中出现的频率，在哪个位置。就位置而言，我感兴趣的是它是第一个、最后一个还是其他任何一个。我在R的dplyr中的方法如下(对于那些不熟悉%>%的人，它是管道运算符，它接受左侧的输出并将其作为第一个参数放入右侧函数中，您可以将其理解为"and then")： library(tidyverse)
library(reticulate)
data <- tribble(
~w, ~x, ~y, ~z,
浏览 30提问于2020-04-10得票数 1
1回答
在使用熊猫的复杂链式方法中，其中一个步骤是将数据按列分组，然后计算一些指标。这是我想要实现的程序的一个简化例子。我在工作流程中有更多的任务，但一开始很不幸地失败了。
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame({'Group':['A','A','A','B','B','B'],'first':[1,12,4,5,4,3],'last':[5,3,4,5,2,7,]})
da
浏览 12提问于2022-05-30得票数 0
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我有一个Pandas数据帧，看起来像这样： import pandas as pd
f1 = [['abc', 'def'], ['ghi', 'jkl'], ['mno', 'pqr'], ['stu', 'vwx'], ['yz', 'xx'], ['yx', 'zx'], ['text', 'more'], ['stuff', 'here&
浏览 13提问于2019-09-19得票数 4
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我正在对以下Pandas数据帧进行预处理。 ? 对于相同的assetid，我希望找到第一个和最后一个AccountingDate，并基于下面的isSold逻辑创建另一个列AccountingDate。 if AccountingDate of all deals for same assetid is Null:
isSold = False
else:
isSold = True 同时，我想找出每个assetid的第一个和最后一个AccountingDate的Amount。 一般来说，Pandas中的groupby聚合是这样的： df.groupby('as
浏览 11提问于2019-02-17得票数 1
2回答
熊猫按习俗分类
、、、、
这应该很简单。我想要的是根据函数的结果进行分组的能力，就像在SQL中一样，您可以按表达式进行分组：
SELECT substr(name, 1) as letter, COUNT(*) as count
FROM table
GROUP BY substr(name, 1)
这将计算以字母表中的每个字母开头的name列的行数。
我希望在python中也这样做，所以我假设我可以将一个函数传递给groupby。但是，这只会将索引列(第一列)传递给函数，例如0、1或2。
import pandas
# Return the first letter
def first_letter(row):
浏览 6提问于2015-12-09得票数 4
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我有以下示例日志文件： Timestamp : Severity : Message
2020-03-08 : INFO : First line.
2020-03-08 : INFO : child process stdout:
One
Two
Three
2020-03-08 : INFO : Last line. 注意:原始版本有更多的列和几个标点符号。 生成此日志的服务生成子进程，这些子进程可能最终将其标准输出(即未定义的格式)转储到父日志中。 如果我尝试在Pandas中导入它，我会得到以下结果： import pandas as pd
df = pd.read_csv('
浏览 16提问于2020-04-04得票数 0
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我有一个包含多列的表，并且在所有列上重复数据，只有一列除外(Address)。
Last Name First Name Food Address
Brown James Apple 1
Brown Duke Apple 2
William Sam Apple 3
Miller Karen Apple 4
William Barry Orange 5
William Sam Orange 6
Brown Jame
浏览 41提问于2020-11-18得票数 0
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Python的格式如下：
'{"a":1, "b":2, "c":3}'
注意，它使用逗号分隔不同的键:值对。
问题是我有一个CSV文件，它也是用逗号分隔的列：
'
"id", "gender", "age", "name"
"001", "male", "14", "{"first":"Mike", "last":&
浏览 0提问于2016-08-02得票数 0
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2回答
您好，我有一个包含多行相同ID的dataframe，其中一列是日期(按升序排列)。我想计算第一个条目和最后一个条目之间的日期差异。
为此，我实例化了一个pandas构造函数，如下所示：
g = df.groupby('ID')
print(pd.DataFrame({'first':g.Date.nth(0), 'last':g.Date.nth(-1)}))
第一个值是正确的，但是，最后一个值几乎不是正确的。
例如，对于特定的id，first date是2000-05-08，last date是8/21/2010。输出的结果是：
浏览 49提问于2018-03-05得票数 6
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我的Dataframe在Pandas中有一个字母和两个日期作为列。我希望使用shift()计算前一行的两个日期列之间的工作日，条件是Letter值相同(使用.groupby())。我是和.apply()一起做的。这起作用，直到我传递了一些数据，其中一个日期是失踪的。我将所有内容移到一个函数中，以便使用try/except子句来处理缺少的值，但现在我的函数返回了所有内容的NaN。date的None值似乎影响到函数的每个调用，而我认为只有当来自.groupby()的Letter是A时，它才会这样做。
import pandas as pd
from datetime import datetime
浏览 4提问于2016-06-01得票数 3
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因此，我有一个具有多个索引的DataFrame，如下所示：
info1 info2 info3
abc-8182 2012-05-08 10:00:00 1 6.0 "yeah!"
2012-05-08 10:01:00 2 25.0 ":("
pli-9230 2012-05-08 11:00:00 1 30.0 "see yah!"
2012-05-08 11
浏览 0提问于2013-04-03得票数 0
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我有以下python/pandas命令：
df.groupby('Column_Name').agg(lambda x: x.value_counts().max()
我在这里获取DataFrameGroupBy对象中所有列的值计数。
如何在PySpark中执行此操作？
浏览 1提问于2018-06-27得票数 32
我正在尝试弄清楚如何取多行的平均值(对于列子集)，按用户ID分组，同时保留其他列。 例如，我有df： df
| user_id | date | value1 | value2 | value3 | zipcode |
|---------|------------|--------|--------|--------|---------|
| 13579 | 2020-05-01 | 100 | 134 | 826 | 85001 |
| 13579 | 2020-05-02 | 234 | 153 | 725 | 85001
浏览 16提问于2020-06-11得票数 2
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4回答
我有一个简单的数据文件：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(columns = ['name', 'last', 'test_num', 'grade'])
df = df.append({'name': 'name_a',
'last': 'last_a',
'test_num': 1,
浏览 11提问于2022-05-02得票数 0
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2回答
基于切片的熊猫数据更新？
、、、
我见过 --但我无法为我的用例找到答案。
考虑一下下面的代码，其中我有一个带有"channel“和"value”列的起始表：
import sys
if sys.version_info[0] < 3:
from StringIO import StringIO
else:
from io import StringIO
import pandas as pd
TESTDATA = StringIO("""channel,value
A,10
A,11
A,12
A,13
B,20
B,22
B,24
B,26
B,28
C,1
浏览 1提问于2021-11-19得票数 1
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3回答
我有一款Pandas Dataframe，里面装着汽车供销售，我想得到每个品牌最受欢迎的产品，但是我似乎做不到。
我有一个熊猫的数据栏(例如:车辆类型，价格，里程，年份，品牌，型号等)和每个汽车品牌，我想检查哪一个模式发生最多。我试过用一个群，像这样：
popular_models = dataset.groupby('brand').model.value_counts().groupby(level=0).nlargest(1)
但是它返回一个Pandas系列，其中我想要的一些数据存储在索引中，它还添加了一个重复的列，对我来说没有任何意义。
我想要一个包含3列的DataFr
浏览 1提问于2019-01-15得票数 2
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我是Python和pandas的新手。我有一个从一些测量设备导出的.csv文件，它在一个.csv文件中提供了一天中进行的所有测量。我已经设法生成了一个相当整洁的数据框架，但我不能计算出来。如何分离测量结果？？ 数据帧的结构如下： +-------------------------+-------------------+--------------------+-----------+------+-------------+------+--------------+
| SetupTitle | measurement_type | nan
浏览 25提问于2019-06-14得票数 1
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2回答
组并仅选定列
、、、
这里我读了一个文件"userdata.xlsx"：
ID Debt Email Age User
1 7.5 john@email.com 16 John
2 15 john@email.com 15 John
3 22 john@email.com 15 John
4 30 david@email.com 22 David
5 33 david@email.com 22 David
6 51 fred@email.com 61 Fred
7 11 fred@email.com 25 Fred
8
浏览 1提问于2018-12-08得票数 2
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1回答
计算满足某个筛选器的行数
、、、、
我正在处理两种不同的数据格式(一般数据和最后数据)，它们如下所示：
general=pandas.DataFrame(columns=["code","grade","year","quarter","subject"],data=[[01,4.5,2011,1,1],[01,5.0,2012,2,1],[23,5.0,2013,1,2],[01,7.5,2011,1,2])
last=pandas.DataFrame(columns=["code","grade","sub
浏览 0提问于2018-04-23得票数 1
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我有这一列数字，按值排序 import pandas as pd
# initialize list of lists
data = [1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 6]
# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns = ['First'])
df.head(19)
First
0 1
1 1
2 1
3 1
4 2
5 2
6 3
7 3
8 3
9 3
10 3
浏览 17提问于2021-01-31得票数 0
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1回答
我有个关于潘达斯的问题。
在df1中，我有一个数据帧，其中包含每个卖家的id及其各自的名称。
在df2中，我有销售人员和他们各自销售人员的id。
我想在df2中有两个新的列，列上销售人员的名字和姓氏。
PS。在df2中，其中一个销售在两个供应商之间共享。
import pandas as pd
vendors = {'first_name': ['Montgomery', 'Dagmar', 'Reeba', 'Shalom', 'Broddy', 'Aurelia'],
浏览 2提问于2022-05-22得票数 3
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1回答
如果有这样的数据，
chrom first_bp_intron last_bp_intron unique_junction_reads
chr1 100 200 10
chr1 100 150 40
chr1 110 200 90
做这件事的优雅方法是什么？groupby在列first_bp_intron上，并将unique_junction_reads中的值除以组的之和，以获得新的列phi5。对于新列的last_bp_intron，phi3也是如此。
chrom first_bp_intron last_bp_intron unique_junction_re
浏览 1提问于2014-04-30得票数 4
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3回答
按行对值求和
、、、
我有三列数据，如下所示： 输入文件： >>>>>
1.0 2.0 3.0
2.0 2.0 4.0
3.0 4.5 8.0
>>>>>
1.0 2.5 6.8
2.0 3.5 6.8
3.0 1.2 1.9
>>>>>
1.0 1.2 1.3
2.0 2.7 1.8
3.0 4.5 8.5 在上面的输入文件中，第一个列值是重复的，所以我只想获取该值一次，并希望逐行对第三个列值求和，而不希望获取任何第二个列值。 我还想用固定值1.0追加第三列 最后，我想将结果保存在另一个名为output.txt的测试文件中
浏览 27提问于2021-09-08得票数 0
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我正在将1分钟的蜡烛转换为5分钟的蜡烛，如下所示：
df = df.resample("5min").agg({
'stock_name': 'first',
'tr_open': 'first',
'tr_high': 'max',
'tr_low': 'min',
'tr_close': 'last'
})
出于某种原因，我需要为该聚合获取OHLC值的时间。
这意味着，tr_time_high应该包含tr_h
浏览 3提问于2021-11-28得票数 1
1回答
最初的数据格式是：
import pandas as pd
array = {'id': [1, 1, 1, 1, 2, 3],
'color': ['yellow', 'red', 'yellow', 'red', 'yellow', 'white']}
df = pd.DataFrame(array)
df
id color
1 yellow
1 red
1 yell
浏览 1提问于2021-11-29得票数 1
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我正在对两列执行group by操作，需要计算level-1中值的数量 我尝试了以下几种方法： >>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three', 'three', 'one'], 'B': [1, 2, 0, 4, 3, 4], 'C': [3,3,3,3,4,8]})
>>> pr
浏览 12提问于2019-06-24得票数 1
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1回答
在数据框中，我尝试将一系列列(从df$first到df$last)的内容粘贴到新的单列df$merged中。
列的内容是文本字符串。df&first和df$last之间的列数是可变的。我尝试了以下代码，但它不起作用。
df$merged <- paste(df$first:df$last)
如果要合并的每一列的名称都可用，如下面的示例所示，它确实工作得很好。
df$merged <- paste(df$first, df$second, df$third,df$last)
但是工作的本质是，只有第一个和最后一个列名的标题通过用户输入是已知的。
浏览 0提问于2018-01-14得票数 1
2回答
考虑一下df
idx = map('first {}'.format, range(2)) + map('last {}'.format, range(3))
df = pd.DataFrame(np.arange(25).reshape(5, -1), idx, idx)
df
我希望根据行和列标题中的文本将dataframe分组为四个象限。这意味着左上象限由带有'first'的列和带有'first'的行组成。右上象限由带有'last'的列和带有'first'的行组成，等等。
在每一组中
浏览 0提问于2016-11-08得票数 2
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我写了这段代码：
import pandas as pd
import numpy as np
input_table = {'W' : pd.Series([1.1,2.1,3.1,4.1,5.1,6.1], index = ['1','2','3','4','5','6']),
'X' : pd.Series([7.,8.,9.,10.,11.,12.], index = ['1','2','3',
浏览 2提问于2016-08-13得票数 2
我有下面的熊猫数据框架。 group A B C D E
0 g1 12 14 26 68 83
1 g1 56 58 67 34 97
2 g1 47 87 23 87 90
3 g2 43 76 98 32 78
4 g2 32 56 36 87 65
5 g2 54 12 24 45 95 我希望使用列'group‘对同一列应用groupby，并希望将聚合函数应用于列'E’的get (last - first)。 预期输出： group A
浏览 20提问于2020-07-23得票数 4
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我有数据帧数据，它有3列-日期，段和指标。我正在做以下工作：
data = pandas.read_csv("Filename.csv")
ave = data.groupby('Segment').mean() #works
ave = data.groupby('Segment').median() #gives error
ave['median'] = data.groupby('Segment').median()
Traceback (most recent call last):
File &#
浏览 3提问于2012-10-25得票数 1
我有以下数据帧：
mydf = pandas.DataFrame({"cat": ["first", "first", "first", "second", "second", "third"], "class": ["A", "A", "A", "B", "B", "C"], "name": ["a1", "a2",
浏览 1提问于2014-01-21得票数 11
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在Python pandas数据框中，假设我使用pandas groupby()方法对数据进行分组，结果如下：
我如何从Third列中分别计算每个组(这里是A和B)的值的总和，这样我就可以在一个单元格中获得每个主要组的总和值？
例如，我可以将12+32+43放在组A的新单元格中，将145+231+123放在组B的另一个单元格中。
我的代码是：
import pandas as pd
data = pd.read_excel('file.xlsx')
mydf = data.groupby[['First','Second']].sum()
浏览 0提问于2018-08-05得票数 0
我有这样的数据：
nt
12062 Python Pandas: Create new column out of other columns where value is not null
12063 Python Pandas Create New Column with Groupby().Sum()
12064
12065 Python - Pandas - create “first fail” column from other column data
12066
12067
12068 Creating new column in
浏览 4提问于2017-05-21得票数 1
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