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沙龙
1
回答
如何
使用
apply
after
groupby
()
在
lambda
函数
中
的
两个
条件
上
创建
数据
帧
?
python
、
lambda
、
pandas-groupby
、
apply
、
quantile
我正在尝试根据变量“scope”在
数据
帧
中
创建
投资组合,对于每个时间段和行业,
数据
帧
中
第一个投资组合
中
作用域数值
的
最高33%
的
行,第二个投资组合
中
的
中间34%,第三个投资组合
中
的
最低33%。到目前为止,我按日期和行业对
数据
进行了分组 group_first = data_clean.
groupby
(['
浏览 25
提问于2020-04-19
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何
将多个
函数
应用于
groupby
对象
python
、
pandas
、
dataframe
例如,我有
两个
lambda
函数
应用于分组
的
数据
帧
:df.
groupby
(['A', 'B']).
apply
(
lambda
两者都可以工作,但结合起来就不行了: df.
groupby
(['A
浏览 0
提问于2017-06-02
得票数 8
1
回答
根据其他列
的
条件
在
pandas
中
创建
新列
python
、
pandas
、
dataframe
、
lambda
、
apply
我想基于一个if语句
创建
一个新列,该语句
在
一个
数据
帧
中
具有
两个
或更多其他列
的
条件
。 例如,column3 = True if (column1 < 10.0)和(column2 > 0.0)。我环顾四周,似乎其他人已经
使用
了带有
lambda
函数
的
apply
方法,但我在这些方面还是个新手。我想我可以
创建
两个
额外
浏览 0
提问于2017-04-02
得票数 4
回答已采纳
1
回答
Python
Lambda
groupby
函数
和停止迭代
python
、
pandas
、
lambda
我编写了一个能够成功
使用
的
函数
,如下所示:结果是正确
的
。例如,如预期
的
那样,输出包括
数据
帧
中
每行
的
1个结果行,并且计算是正确
的
。我
的
问题是,由于内存限制,我不能同时通过
函数
运行整个
数据
帧
,因此我必须迭代地通过
函数
发送
数据
帧
。 我不能将
数据
<em
浏览 2
提问于2014-12-12
得票数 0
1
回答
熊猫,用自举置信区间计算许多方法来绘制。
pandas
、
data-structures
、
nested-loops
、
confidence-interval
、
statistics-bootstrap
我想为
数据
集
的
某些子集计算带引导置信区间
的
均值;最终目标是生成带引导置信区间
的
均值
的
条形图作为误差条。我已经成功地生成了一个
使用
以下方法
的
方法表:但是,我需要计算引导置信区间,以便
使用
下面描述
的</e
浏览 3
提问于2014-07-10
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在
通过DataFrame.
groupby
.
apply
调用
的
函数
内部更新pandas
数据
帧
pandas
、
dataframe
这似乎是一个以前会被问到
的
非常基本
的
问题,但我找不到答案。 big_tab.loc[tab.index,"y"] = tab.y.min() df.
groupby
(df.ab).
apply
(
lambda
tab: change_y(d
浏览 0
提问于2018-09-25
得票数 0
1
回答
无法
使用
带有
lambda
函数
的
熊猫群内
的
.size() .div()方法
python
、
pandas
、
dataframe
、
pandas-groupby
我
使用
下面的代码行来计算
条件
概率 probs = df.
groupby
(variable).size().div(len(df))3.0, 16.0] False 0.809635我想在输出
中
添加一个额外
的
列,作为每个组
的
示例大小,但是我无法
在
浏览 2
提问于2019-07-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
多索引
数据
文件
上
使用
groupby
/
apply
时,索引级别翻了一番
python
、
pandas
在
groupby
/
apply
链
上
使用
MultiIndex DataFrame时,我遇到了一个问题:生成
的
数据
帧
包含分组级别两次!我只是简单地对行进行求和(实际
上
我有另一个
函数
,但另一个
函数
也接受并返回一个dataframe): df.
groupby
(level=0).
apply
(
lambda
x: x.sum(axis=1))当我按<e
浏览 0
提问于2015-11-30
得票数 12
回答已采纳
1
回答
Groupby
数据
帧
和基于列
条件
的
计数
python
、
pandas
、
dataframe
我有这样
的
数据
帧
D = Draw_hometeam_countH = df.
groupby
(["HomeTeam", 'FT' == 'H']).
apply
(
lambda
x: x.ilo
浏览 5
提问于2021-05-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
计算过去n天
的
滚动平均值,单位为Dask
python
、
pandas
、
dask
、
dask-dataframe
我试图
在
一个大型
数据
集上计算过去n天(n= 30)
的
滚动平均值。
在
Pandas
中
,我将
使用
以下命令: dd = temp.
groupby
(lev
浏览 11
提问于2020-05-04
得票数 1
1
回答
使用
Apply
和
Groupby
的
Lambda
python
、
pandas
、
dataframe
、
pandas-groupby
、
pandas-apply
我正在尝试计算由第二列分组
的
pandas
数据
帧
的
列
中
的
唯一值,并将结果作为
数据
帧
中
的
新列返回。 当我在下面的dataframe
上
测试这个操作时,它返回空值。0.18
中
,我
使用
df['test'] = df.
groupby
('class').transform('unique') Tra
浏览 37
提问于2020-11-24
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何
在python dataframe中
使用
lambda
映射值
python
、
dataframe
我有以下
数据
框架。我想
使用
lambda
函数
将值映射到另一个。
浏览 57
提问于2020-08-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
对于Pandas,根据第二列
的
最小值,从dataframe
中
的
一列(针对每组)获取值
python
、
pandas
、
pandas-groupby
我们需要为每个用户
创建
一个
数据
帧
,该
数据
帧
具有与每个用户
的
最早/最小the_date值相关联
的
the_amount。(by='the_date', ascending = True)\ .
apply
(
lambda
x:,但是由于某些原因,这个
函数
<em
浏览 54
提问于2020-10-05
得票数 1
2
回答
Pandas将应用结果转换回原始
数据
框架
python
、
pandas
、
dataframe
、
pandas-groupby
Apply
vs transform on a group object 因此,如果我想要附加每个人在糖果
上
的
总花费$,我可以简单地
使用
以下代码。,只能
创建
一个单独
的
数据
帧
,然后
使用
应用
函数
将其合并回来,因为转换只对一个系列起作用。chocolate = candy.
groupby
(['Name']).
apply
(
lambda
x: x[x[&
浏览 30
提问于2021-01-14
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在
Pandas中
使用
带
Groupby
函数
的
Keras StandardScaler
python
、
python-3.x
、
pandas
、
keras
我有一个有多列
的
熊猫
数据
框。我需要在每一列
上
使用
groupby
函数
,然后
使用
Keras StandardScaler
函数
来转换
数据
帧
中
的
每一列。我尝试了以下代码: from sklearn.preprocessing import StandardScalerdf2= df.
groupby
('Sector
浏览 20
提问于2020-07-29
得票数 2
1
回答
如何
使用
Python对特定列进行分组求和?
python
、
pandas
、
dataframe
、
group-by
、
sum
这个想法是在这个
数据
集
上
创建
一个新
的
列,其中包含“store”
的
总和: PNO store ForecastSUM8 8007536 WITZ11 8601965 AYC 0.0 16 20054706 AYC 0.0 我正在尝试应用以下代码: copiedDataWHSE['sumWHSE'] = copiedDataWHSE.
groupby
(['ForecastSUM'
浏览 31
提问于2021-04-06
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在
Pandas
数据
帧
元素
上
应用
条件
python
、
pandas
、
lambda
、
conditional-statements
、
apply
我正在学习Python,我试图理解
apply
()方法
在
Pandas
数据
帧
中
是
如何
工作
的
。我想将
lambda
条件
表达式与
apply
结合
使用
,但问题是,当
apply
调用Pandas dataframe时,dataframe --如果我理解得很好的话--返回一个要应用
的
Series,然后将其传递给
函数
我想知道
如何
才能更深入,并在Pan
浏览 5
提问于2017-01-22
得票数 7
回答已采纳
2
回答
如何
在Pandas
中
展平
groupby
操作
的
结果?
python
、
pandas
使用
Pandas
数据
帧
,有没有一种方法可以扁平化
groupby
操作
的
结果,而不必
使用
临时
数据
帧
,然后将其合并到原始
数据
帧
中
?假设我需要
创建
一个依赖于聚合操作
的
"result“列,就像这个场景: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'box': [1,1,1,2,2,3,3,3,3],
浏览 82
提问于2020-05-04
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何
将对子集
数据
帧
的
更改应用于源
数据
帧
python
、
pandas
、
dataframe
我正在尝试
使用
groupby
和
lambda
在
数据
帧
中
确定和标记重复
的
'Sample‘值: rdtRows["DuplicateSample"] = FalserdtRowsSampleGrouped["Dupl
浏览 16
提问于2020-12-16
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何
在
groupby
上
应用自己构建
函数
python
、
pandas
、
dataframe
我找不到一条适合我问题
的
线索...如果这不是真的,请不要犹豫,把链接贴到帖子
上
。 我有以下
数据
框架,我必须对其进行分析。
使用
以下代码,很容易找到平均值: data= importdata('871687110001543570.csv') prin
浏览 15
提问于2019-05-29
得票数 0
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