14.736749 2.116356e+06
AMGN 71.400903 12.859612 1.395518e+05 我想为每个日期的每一列应用一个函数(所以89.583458和49.828466放在一起，9.328360和10.058943放在一起，依此类推) winsorized_df = pipeline_df.groupby(level=0,139551.76568603513], [139551.76568603513]] ... [[71.40090
浏览 27提问于2020-11-21得票数 0
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基本设置：我想执行一个groupby操作(按照行索引的第一级进行分组)。该操作将向每个组添加一些列(也使用float作为它们的标签)，然后返回该组。工作示例。row_level_1 = ['a', 'b'
浏览 1提问于2014-08-13得票数 1
这是我的代码： ALARM2 9TEST_ALM_2 ALARM1 13
但是，在我的一生中，我无法弄清楚如何将所有这三列的数据作为字符串和</e
浏览 4提问于2021-11-29得票数 0
即使DataFrame没有行，我仍然期望groupby返回一个结果，其中包含反映groupby列的MultiIndex。但是，在某些情况下，这种情况不会发生。例如，在下面的代码中，索引没有名称并且不是MultiIndex。foo = pd.DataFrame({'col1':[None,None], 'col2':[None,None], 'col3':[None,None]
浏览 0提问于2018-10-01得票数 1
有没有办法在多索引中的列上使用groupby。我知道您可以在行上，在这方面有很好的。然而，我似乎不能在列上分组。我唯一的解决方案就是调换数据帧。'],['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]index = pd.Mul
浏览 7提问于2016-11-22得票数 10
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我有两个数据集：tr是训练集，ts是测试集.它们包含列uid (a user_id)、categ (分类)和response。response是我试图在ts中预测的因变量。我正试图计算response在tr中的平均值，按uid和categ列分列。avg_response_uid_categ = tr.groupby(['uid','categ']).response.mean()
这就给出了结果
浏览 4提问于2013-08-04得票数 0
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我有一个带有MultiIndex的数据格式。b)每个组的t索引中的第一个值：1 0.5 0.5我可以在原始的dataframe df上创建一个组，其中note和t是列，而不是索引：但是，我不希望使用reset_index()和</em
浏览 0提问于2019-08-08得票数 2
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我使用pandas.DataFrame作为业务应用程序中的数据结构(风险模型)，需要快速聚合多维数据。熊猫的聚合在很大程度上取决于在底层的numpy数组上使用的主要订购方案。不幸的是，当我创建副本或使用groupby和sum执行聚合时，熊猫(版本0.23.4)改变了底层numpy数组的主要顺序。其影响是：案例2: 5分46秒
在包含45023行和100000列的DataFrame及其副本上。对索引执行聚合。该索
浏览 4提问于2019-05-23得票数 1
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在使用和在groupby之后操作输出时，我注意到一些函数在作为索引返回的内容以及如何操作这两个方面有不同的行为。4它包含一个MultiIndex，其中包含在groupby中使用的列： ('Book2', 'paper'),
(&#
浏览 1提问于2020-05-15得票数 3
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我正在聚合我的df：
print(dfAvg_Volume_RFQ.in
浏览 1提问于2019-05-17得票数 1
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解除堆栈后修复多索引
、、、
2, 2]c = [1, 0, 0, 1, 2, 3, 3, 0]df = pd.DataFrameitemIDsprint("")df= df.groupbydf.columns.droplevel()
df.t
浏览 8提问于2020-06-21得票数 0
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在Pandas中重命名
、、、
我试图在Pandas MultiIndex中重命名列名，但它不起作用。在这里你可以看到我的系列对象。顺便问一下，为什么dataframe df_injury_record会成为这个函数中的一个系列对象？Frequency_BodyPart = df_injury_record.groupby(["Surface","BodyPart"]).size()
在下一行中，您将看到我试图重命名该列。Frequency_B
浏览 7提问于2020-01-24得票数 1
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我有一个数据帧，我想把每一行转换成一个对角数据帧，并将所有产生的数据帧绑定到一个大的数据帧中。0 3 b 0 5 0
c 0 0 6 我尝试在原始数据帧的每一行上使用data = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]], columns=['a', 'b', 'c'], index=pd.date_range(
浏览 16提问于2021-11-08得票数 3
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一些DataFrame (MultiIndex)格式的说明性数据：在上面的示例中，我希望使用scipy.stats.linregress计算每个实体的a和b的斜率。我尝试在第一列中使用g
浏览 4提问于2015-04-27得票数 5
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熊猫聚集图
、、
z=t.groupby("CUSAGE").aggregate({'ZDIVND':['nunique','count']})
我想从上面的代码中为"CUSAGE“和ZDIVND's计数绘制一个条形图。
浏览 2提问于2018-09-26得票数 2
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我在Python3 / Pandas工作。我有一个多索引的DataFrame :数据源('src')、日期('dt')和状态('stat')。有一个名为“val”的任意测量列。我想要创建第四个级别'net'，它将反映所有测量/列的‘增益’级别和‘损失’级别之间的差异(目前只有val，b/c，这是本例中唯一的列)。我会叫这个新的'sta
浏览 2提问于2019-06-14得票数 0
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熊猫似乎抵制使用DataFrame索引值的努力，就好像它们是列值。因此，我经常将它们复制到列中，以便引用它们进行计算。这是个好做法吗？还是我遗漏了一种引用索引值的“正确”方法？中添加一个列Num，该列列出每个关联索引Name的最小索引Num。目前，我可以找到的唯一方法是：(假设MultiIndex很大，而且不像元组那样方便)：df['
浏览 0提问于2018-02-24得票数 1
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对于单一索引的数据帧，按对象分组中的列是可用的：df1.groupby('a')['b'].sum() ->
2 11但是，在不按级别分组的MultiIndex数据group中，按对象分组中的列不再可访问。axis
浏览 5提问于2016-08-02得票数 8
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这两行的"ID“列中的值是相同的。如何创建新的数据框并将两行中的所有值放入一行，但放在单独的列中？例如，如果在输入数据框中，两行都有一个名为"Amount“的列，则新数据框应包含一行，其中包含两个不同的列: Amount_1和Amount_2。groupby不起作用，因为我不希望所有信息都在同一列中。 我不能合并，因为这不是来自两个不同的数据帧。
浏览 13提问于2019-05-03得票数 0
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