在pandas中如何将一列的行乘以groupby？
在pandas中，可以使用groupby方法对数据进行分组，并对每个组进行操作。要将一列的行乘以groupby，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入pandas库：
import pandas as pd - 创建DataFrame对象：
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': ['group1', 'group1', 'group2', 'group2']}) - 使用
groupby方法对数据进行分组：grouped = df.groupby('C') - 使用
apply方法对每个组进行操作：df['A'] = grouped['A'].apply(lambda x: x * x) - 查看结果：
print(df)
上述代码中，我们首先创建了一个包含'A'、'B'和'C'三列的DataFrame对象。然后，我们使用groupby方法按照'C'列进行分组，得到一个GroupBy对象。接下来，我们使用apply方法对每个组的'A'列进行操作，将每个元素乘以自身。最后，我们将结果赋值给原始DataFrame的'A'列，并打印整个DataFrame对象。
这样，就实现了将一列的行乘以groupby的操作。在实际应用中，可以根据具体需求进行更复杂的操作，例如使用其他函数代替lambda函数，对多列进行操作等。
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import pandas as pd
import numpy as np
# Turn into DataFrame
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"v
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Product Step
1 1
1 3
1 6
1 6
1 8
1 1
1 4
2 2
2 4
2 8
2 8
2 3
2 1
3 1
3 3
3 6
3 6
3 8
3 1
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group_cols = ['Group1', 'Group2', 'Group3']
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基于最小值在组内建立级别的最有效方法
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df = pd.DataFrame({"group1": [10, 10, 10, 10, 10, 10, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20],
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如何打印groupby对象
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我想打印Pandas分组的结果。
我有一个数据框架：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three', 'three', 'one'], 'B': range(6)})
print(df)
A B
0 one 0
1 one 1
2 two 2
3 three 3
4 three 4
5 one 5
在按'
浏览 7提问于2014-03-27得票数 181
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pandas数据帧中的函数，用于复制R中的dplyr group_by(多变量)函数
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考虑一下这种情况：
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df = df%>% group_by(a,b) %>%
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在我的例子中，像dplyr函数一样保留序列是很重要的。
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如何加快Pandas中每组丢失值的替换？
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df = pd.DataFrame({'group1' : ['A', 'A', 'A', 'A',
'B', 'B', 'B', 'B'],
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