我不确定我错过了什么，但我已经研究了一段时间，不知道如何在多个列上进行聚集。这是可行的： df.groupby(['Exchange', 'Industry','Sector']).agg({'totalRevenue': ['mean', 'min', 'max']}) 但是，我没有遍历for循环，而是尝试了： df.groupby(['Exchange&
浏览 17提问于2021-03-31得票数 0
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expression_def = [f(col(c)) for f in functions for c in aggregation]
df = dataframe.groupby(grouping).agg
浏览 60提问于2020-11-26得票数 0
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我希望通过dataframe在熊猫群上进行一些聚合，在那里我需要在多个列上应用几个不同的自定义函数。1,1,1,2,2,2]})
data.groupby('C').apply(lambda x: x.A.mean() - x.B.mean())data.groupby('C'
浏览 2提问于2017-05-16得票数 4
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我无法使用agg获得多个指标，如下所示。table.select("date_time")\ .agg({'date_time':'我看到第二个聚合覆盖了第一个聚合，有人能帮我在同一列上获得多个聚合吗？
浏览 50提问于2021-09-24得票数 1
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对于以下df group participatedA 1A 0A 1B 0 我想计算group列中每个值在participated列中的值总数(groupby- count )，然后计算每个组中有多少个1 就像这样 group tot_participated 1sB 4 1 我知道第一部分很
浏览 7提问于2021-07-25得票数 0
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692 non-null float64我首先做的是：它给了我：ze-rafael 10.35
zeca
浏览 1提问于2020-07-19得票数 1
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我有每日时间序列数据，我将这些数据重新采样为每周数据，并将“sales”列相加： df_weekly = df.resample('W', on='TransxDate').agg({'sales':如果我使用 df_weekly = df.resample('W', on='TransxDate').agg({'sales': 'sum', 'sales': 'count'})
浏览 24提问于2021-06-28得票数 2
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我一直擅长使用嵌套和重复字段(即数组和结构)来有效地对数据进行建模，并帮助我的最终用户理解数据之间的关系，而不需要进行“加入野生搜索”。当我需要对实体中的多个字段建模时，作为最佳实践，我一直使用AoS (多个结构数组)，如ARRAY_AGG(STRUCT(...))或ARRAY_AGG(SELECT AS STRUCT ...)出于好奇，SoA -结构中的多个数组，或者简单地说是多个ARRAY_AGG的顺序如何？但是
浏览 6提问于2021-12-18得票数 0
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: ['a', 'a', 'b'], 'more': [1, 2, 3]}, columns=[('column', pl.Categorical), ('more', pl.Int32)])df.join(df_agg, on='column')
这
浏览 6提问于2022-05-11得票数 0
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np.random.randint(50, size=10000)mode = cnts.join( 8 cnts = df.groupBy("x").count()---> 10 cnts.agg
浏览 2提问于2017-02-22得票数 1
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我在Postgres中有一个包含多个列的查询。除其他两列之外的所有列都将在单个结果中组合为一个JSON。我尝试了这样的东西： SELECT date_time, id, 'col1', json_agg(col1),'col2', json_agg(col2), ) AS attributes
浏览 24提问于2019-12-20得票数 0
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这是我的数据：Project Emp Ron 21000B Maya 15000 Alex 31000 Ji 10000我需要找出每个项目最高的Rev收集器的员工名称。输出应该同时包含员工的姓名和Rev。我怎么才能在潘达斯做到这一点？
浏览 6提问于2022-07-19得票数 -2
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我需要一些关于如何在整数列上执行自动分区的帮助，就像我们在日期列(如PARTITION BY RANGE (DIM_DT_ID) INTERVAL (NUMTODSINTERVAL(1,'DAY'))如何在Integer列上启用自动分区？我们的查询将按以下列进行筛选，如where ObjectID =1346785
and patentnumber=23456.
浏览 0提问于2018-04-30得票数 1
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我想在分组后将Agg应用于多个列。在pyspark中，我会用下面这样的东西来表达我想要实现的目标 new_df = df.groupBy("customer_id") func.mean("a").alias)
.Agg(dataFrame.Col("a")) // How to apply mean as the aggregate function to this column?我看到DataFrame.
浏览 18提问于2021-10-01得票数 0
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我使用agg函数来计算按名称分组的CENSUS2010POP的平均值。在agg函数中，我使用了一个带有{}的字典来为新列命名平均值(详细信息见下面的代码)代码运行良好，但Jupyter Notebook给我一个警告 FutureWarning:不推荐在系列上使用字典进行聚合SUMLEV']==50) .set_index('STNAME')
浏览 27提问于2019-05-28得票数 3
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我希望保留某些列上所有值为True的组的所有行(即不包含agg)。我在潘达斯就是这样做的：但是如何在PySpark中做同样的事情呢
浏览 11提问于2022-05-03得票数 0
array_agg(b) as b_agg from foo a_agg | b_agg {1,3,2,1} |, array_agg(b order by a) as agg_b from foo; agg_a | agg_b {3,1,1,2即使在任何一列上都有排序，
浏览 0提问于2016-04-01得票数 5
我该如何在LINQ中写这段代码呢？现在，这是可行的，并且不会给出编译器错误： from prod in singOneProd.Table.AsEnumerable() on prod.Field<string>("print") equals agg.Field<string>("print") &&
浏览 5提问于2013-11-06得票数 6
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我有一个有2438个分区的dataframe，每个分区是1.1GB --总共7B行--我想在多个列上做一个groupby，并聚合其中一个列df_s =df_s.map_partitions(lambda dff: dff.groupby(['y', 'z', 'a', 'b','c']).agg(agg) , meta
浏览 12提问于2022-03-31得票数 2
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