1回答
使用方法链接，我希望在col_1==0时使用col_2的值创建一个新列。910 D 1 2 9 new_col = lambda df_: df_.groupby(
浏览 23提问于2020-10-16得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个很大的数据帧，我按1到n列进行分组，并希望跨两列(例如foo和bar)对这些组应用一个函数。df.groupby(['c', 'd'])[['a','b']].transform(foo_function)但是transform显然不能将多个列组合在一起，因为它单独查看每一列(与apply不同)。例如
浏览 1提问于2015-12-05得票数 22
回答已采纳
我需要在pandas dataframe中创建一个新列，它是基于分组的count和sum。我使用方法链接，如下所示。df['total_sum']=df.groupby('column1')['column 2'].transform('sum')
df['total_cnt']=df.groupby('column1
浏览 2提问于2018-02-04得票数 1
我尝试过这样的方法，但我不知道如何获得这些部分的Seq： .groupBy("key")
.agg(sort_array(collect_list(struct
浏览 0提问于2020-11-05得票数 0
回答已采纳
items.add(new Vehicle { MakeID = 2, MakeName = "Buick", ModelID = 16, ModelName = "Enclave" });
但希望将其转换为以下格式var newList = items.GroupBy(x => new {x.MakeID, x.ModelID, x.MakeName, x.ModelName}, (key, group) =>
浏览 4提问于2013-11-19得票数 0
回答已采纳
我正试图得到作者写的书的总数，并将其放在一个名为“图书编号”的专栏中，我的数据栏中还有另外15列。我在线检查并使用groupby和count()，但是它没有创建我想要的列，它只给出一列没有名字的数字，我不能将它与原始的dataframe放在一起。author_count_df = (df_author["Name"]).groupby(df_author["Name"]).count()
结果：
浏览 0提问于2019-08-13得票数 3
回答已采纳
1回答
方法1:我已经使用pandas读取了json文件，并且我手中有一个数据帧，但是正如你在图片(链接)中看到的那样，在某些列中，元素本身是一个dict，我如何在当前的dataframe中使用dict的键创建列，作为具有各自值的列。方法2:我附加了另一个图像，在这个图像中，我使用'with open‘读取了文件，所以它将是一个列表，然后使用json.normalize()将其转换为pandas数据帧。当我
浏览 0提问于2020-05-18得票数 1
我在DataFrame上应用了groupby，之后它将DataFrame转换为pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy格式。如何将pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy转换为常规DataFrame，或者如何从pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy数据类型
浏览 7提问于2018-10-27得票数 1
我想使用value_counts(normalize=True)创建一个跨多个列的分组百分比表。除了添加"normalize=True“部分之外，我想要执行类似于下面的操作，但不确定如何使用groupby.agg来执行此操作。对于如何在不添加更多代码行的情况下做到这一点，有什么想法吗？我的实际数据有很多列，除了分组列之外，每个列的比例都是1-5。],
'Bar
浏览 58提问于2021-08-31得票数 1
2回答
在Pandas中转换列的最流畅(或易于阅读) 解决方案是什么？我已经可以使用“赋值”了，但是我在这里重复列名，这是我不想要的。对其他列进行传递转换将是理想的：new_resul
浏览 11提问于2022-05-14得票数 4
如果有任何关于如何通过管道将Pandas .groupby()对象导入Seaborn的建议，我将不胜感激gapminder.\ agg({'pop' : ['sum'],
'lifeExp' : ['mean']}
浏览 7提问于2020-03-09得票数 0
如何将sklearn预处理fit.transform()与pandas.groupby.transform结合使用？--我在这里使用了以下代码：
但是，当我将其更改为下面的MinMaxScaler()方法时，它会返回错误假设表只有2<
浏览 3提问于2020-01-26得票数 1
1回答
PySpark与方法链
、、、
我是PySpark的新手，我想知道如何在那里使用方法链接。lambda x: x.number_plus_one.isin([2,3])] )
您如何在PySpark中编写相同的代码而不将其转换为熊猫数据？我想您可以使用过滤器、withColumn和drop，但是具体如何使用方法链接</em
浏览 1提问于2020-04-28得票数 3
回答已采纳
2回答
这可能是一个非常简单的问题，但我试图了解分组和索引如何在熊猫中工作。17 4 4当我尝试按p_id分组时，我得到：>> df[['p_id', 'rating']].groupby('p_id', as_index=Fal
浏览 2提问于2016-07-27得票数 4
回答已采纳
3回答
熊猫群的默认行为是将组按列转换为索引，并从dataframe的列列表中删除它们。例如，假设我有一个包含以下列的dataFrame如果我以这种方式应用groupby (例如，使用列col2和col3 )dataframe df不再在列列表中包含['col2','col3&#x
浏览 2提问于2015-08-17得票数 105
回答已采纳
需要在同一GA属性中跟踪所有网站，而不复制用户，没有跨域漏斗或转换路径可遵循。我习惯了通过链接装饰或GTM配置在2-3个不同的域之间进行跨域跟踪，但现在我很难理解什么是链接所有域的最好方法，而不必求助于手动将它们列在跟踪标签中，我预计无论如何都会打破这一点。
浏览 2提问于2020-01-30得票数 0
1回答
我有一个dataFrame，该列是(site_id,meter_id,timestamp,energy_type)。 df.groupby(timestamp,energy_type).<transform_every_group_with_a_function>()
从groupby中，我收到一个RelationalGroupedDataset，如何
浏览 2提问于2022-07-11得票数 1
所以我有这个流数据，我试图把这个'customer_ids‘列转换成一个简单的字符串。800)\ .select('customer_ids', 'date')original_sdf.groupBy('customer_ids')\
.agg(m
浏览 0提问于2017-12-13得票数 1
我正在从Excel电子表格中读取数据，我可以使用下面的方法将结果缩小到特定的日期范围。如您所见，它只返回与我规定的日期范围标准相匹配的结果，并返回三列中的每一列的信息：“询问接收日期”、"Office“和"LocationType”。但是，我希望做的也是计算结果"office“列中存在的每个唯一值的总数。)，SUM(东方)……我不是SQL查询专家，但希望您了解我正在做什么，并建议如何使用数据查询?关于我的例子，far....just需要知道如何</e
浏览 1提问于2021-06-08得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
