我有:
pd.DataFrame({'col':['one','fish','two','fish','left','foot','right','foot']})
col
0 one
1 fish
2 two
3 fish
4 left
5 foot
6 right
7 foot
我想连接每n行(这里是每4行)并形成一个新的dataframe:
pd.DataFrame({'col':['
我很难将自定义函数应用到Pandas中的每一组groupby列
我的自定义函数接受一系列数字,取连续对的差值,并返回所有差值的平均值。下面是代码
def mean_gap(a):
b = []
for i in range(0, len(a)-1):
b.append((a[i+1]-a[i]))
return np.mean(b)
所以如果a= 1,3,7 mean_gap(a)会得到((3-1)+(7-3))/2) = 3.0
Dataframe:
one two
a 1
a 3
a 7
b 8
我有一个dataframe df和一个列df['table'],这样df['table']中的每一项都是具有相同标题/列数的另一个数据same。我想知道是否有办法像这样做groupby:
原始数据:
name table
Bob Pandas df1
Joe Pandas df2
Bob Pandas df3
Bob Pandas df4
Emily Pandas df5
在小组讨论之后:
name table
Bob Pandas df containing the appended df1, df3,
我在从R向熊猫过渡的过程中遇到了一些问题,在那里,dplyr包可以很容易地进行分组并执行多个总结。
请帮助改进我现有的Python熊猫代码,用于多个聚合:
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(
{'col1':[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2],
'col2':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0],
'col3':[-1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8,-9,0]
}
)
result = []
for k,v in data.groupby(&
一个常见的SQLism是"Select A,mean(X) from table group by A“,我想在pandas中复制这一点。假设数据存储在CSV文件中,并且太大而无法加载到内存中。
如果CSV可以放在内存中,那么一个简单的两行代码就足够了:
data=pandas.read_csv("report.csv")
mean=data.groupby(data.A).mean()
当无法将CSV读入内存时,可以尝试:
chunks=pandas.read_csv("report.csv",chunksize=whatever)
cmeans=pa
我不知道该怎么称呼这个。
假设以下Pandas DataFrame:
Student ID Class
1 John 99124 Biology
2 John 99124 History
3 John 99124 Geometry
4 Sarah 74323 Physics
5 Sarah 74323 Geography
6 Sarah 74323 Algebra
7 Alex 80045 Trigonometry
8 Alex 80045 Economics
9
我有一个需要聚合的DataFrame。数据可以是混合类型的。对于数字数据,我可以很容易地使用简单的groupby.mean()来实现这一点。
示例:
import pandas as pd
import numpy as np
d = {'ID':[1,1,1,2,2,2,3,3,3,3],
'ID2':['A','A','A','B','B','B','C','C','C','C'],
正如你在下面看到的,我在我的数据框中有不同的‘ticker’,我想计算'lret‘列的标准偏差,但每个单独的ticker。目前,它将整个列作为一行进行计算。如何计算数据帧中每个报价器的标准差?任何帮助都将不胜感激。另外,请参见下面的函数,了解代码当前所做的工作。 数据帧输出 price date ticker lret std
0 104.000000 2016-07-01 A NaN 0.019456
1 104.878151 2016-07-05 A 0.008408 0.019456
2