在我尝试按country列对我的Pandas数据帧进行排序后:
times_data2.reindex_axis(sorted(times_data2['country']), axis=1)
我的数据帧是这样的:
Argetina Argentina .... United States of America ...
NaN Nan .... NaN ....
在SQL中,我们可以在OLAP函数的帮助下按不同的键一次性计数,从而提高sql性能: select
B,
C,
D,
count(A) over (partition by B, C, D order by D) as by_BCD.
count(A) over (partition by B, C order by D) as by_BC,
count(A) over (partition by B order by D) as by_B,
count(A) over () as total,
from table; 我们可以在一次pandas数据帧扫描中做同样的事情,而不是按数据帧进
我想按两列对我的数据帧进行分组,然后在组中对聚合结果进行排序。
In [167]:
df
Out[167]:
count job source
0 2 sales A
1 4 sales B
2 6 sales C
3 3 sales D
4 7 sales E
5 5 market A
6 3 market B
7 2 market C
8 4 market D
9 1 market E
In [168]:
df.groupby(['job','sou
我通常使用value_counts()来获取某个值出现的次数。但是,我现在处理大型数据库表(无法将其完全加载到RAM中),并以1个月为单位查询数据。
有没有办法存储value_counts()的结果,并将其与下一个结果合并/添加到下一个结果中?
我想要计算用户操作的数量。假设用户活动日志的结构如下:
# month 1
id userId actionType
1 1 a
2 1 c
3 2 a
4 3 a
5 3 b
# month 2
id
我希望按列对多索引pandas数据帧进行排序,但不希望一次对整个数据帧进行排序。而是希望按其中一个索引进行排序。下面是我的意思的一个例子:下面是一个多索引数据帧的例子。
first second
bar one 0.361041
two 0.476720
baz one 0.565781
two 0.848519
foo one 0.405524
two 0.882497
qux one 0.488229
two 0.
我有一个包含2列的数据帧,如下所示:
Index Year Country
0 2015 US
1 2015 US
2 2015 UK
3 2015 Indonesia
4 2015 US
5 2016 India
6 2016 India
7 2016 UK
我想创建一个新的数据帧,其中包含每年国家的最大计数。新的数据帧将包含3列,如下所示:
Index Year Countr
我想按数据框中名为“fruit”的特定列进行分组,并计算该特定水果中“好”的百分比。 有关我的初始数据框架,请参阅下面的内容 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Fruit': ['Apple','Apple','Banana'], 'Condition': ['Good','Bad','Good']}) 数据帧 Fruit Condition
0 Apple Good
1 Apple Bad