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(6111)
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沙龙
1
回答
如何
对
groupby
和
agg
(
sum
和
count
)
的
前
三行
进行
排序
?
Python
-
Pandas
、
、
我有这样
的
df:
sum
count
120 CI05.21 2 A1 1.86 8 我想提取每个优先级
的
前
三个别名
的
行结果必须是:
sum<
浏览 34
提问于2020-10-13
得票数 1
回答已采纳
3
回答
如何
确保由
Pandas
为
count
创建
的
列有一个名称?
、
这肯定是一个基本
的
问题,但很难发现。假设我使用了
Pandas
groupby
和
agg
方法来按某一列
进行
计数:那么,假设我想根据结果计数
进行
排序
: df.
groupby
(['col1']).
agg
(['
count</
浏览 0
提问于2018-04-20
得票数 0
2
回答
如何
在
Pandas
中引用.
agg
()函数创建
的
列
、
我已经创建了使用
Groupby
()
和
.
agg
()
的
代码,以便新
的
DataFrame具有Total中值
的
sum
、mean
和
count
列。test = df.
groupby
('Sector').
agg
({'Total': ['
sum
', 'mean', '
count
']
浏览 22
提问于2020-10-29
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何
对
wrt最终输出
的
数据
进行
排序
?
、
、
、
、
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
。(['job','source']).
agg
({'
count
':
sum
})market A 5 B 4 我想进一步
排序
浏览 18
提问于2020-05-09
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在使用
groupby
和
聚合(
sum
)时获得一个键错误=“
sum
”
、
、
、
我想按
和
按降序
对
DataFrame
进行
排序
我使用以下代码: ['Category'])[['Total']].
agg
( '
sum
', ascending=False).cop
浏览 3
提问于2022-09-16
得票数 0
1
回答
从
Pandas
groupBy
到PySpark
groupBy
、
、
考虑一下星火DataFrame,在这里我们有很少
的
列。目标是
对
其执行
groupBy
操作,而不将其转换为
Pandas
DataFrame。等价
的
Pandas
groupBy
代码如下所示: return pd.Series({}).withColumnR
浏览 5
提问于2017-03-14
得票数 4
回答已采纳
7
回答
熊猫在组内按组
排序
、
、
、
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
。(['job','source']).
agg
({'
count
':
sum
})
count
market A 5列
进行
排序
。然后只取最上面的
三行
。要获得类似如下<
浏览 98
提问于2015-01-08
得票数 237
回答已采纳
1
回答
Pandas
DataFrame中
的
多步聚合
、
、
在
Pandas
中,
如何
在同一个数据集中
进行
多步/顺序聚合?好像每个步骤都是下一个步骤
的
“子查询”。在SQL中,我可以这样想:FROM ( FROM df GROUP BY df.
浏览 0
提问于2016-12-30
得票数 1
回答已采纳
2
回答
那么熊猫群
的
汇总结果顺序不能重复吗?
、
、
、
这是我
的
密码:df = pd.DataFrame({'id': ['a', 'a', 'b', 'b', 'b'], 'v2': [7, 6, 5, 4, 3], 'v3': [2, 4, 6, 8, 10]})
浏览 0
提问于2018-11-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
使用group
和
返回带空值
的
行
、
、
、
、
,购买的人数,订单
的
总数
和
总收入。我知道
如何
通过SQL使用left join
和
聚合函数来实现这一点,但我不知道
如何
使用
Python
/
pandas
进行
复制。对于
Python
,我尝试使用
pandas
和
numpy: table1 = table.
groupby
(['Email', 'Purchaser']).
agg
({&
浏览 1
提问于2015-12-28
得票数 4
回答已采纳
2
回答
为什么意味着()在空DataFrames上有不同
的
行为?
、
、
: [a, b, c]我聚集在组上,输出将--通常是--是一个空DataFrame:Empty它适用于min()、max()、
sum
()、
count
()
和
quantile(),但对于mean()则不适用,这会引发一个例外: >>> df.
groupby
('a', as_index=False)._cytho
浏览 2
提问于2014-10-10
得票数 2
回答已采纳
2
回答
熊猫多索引风格突出一行
、
、
如何
在以下泰坦尼克号数据中为类=第
三行
着色:import
pandas
as pddf.
groupby
(['sex', 'class']).
agg
({'fare': ['
sum
','
count
']})
浏览 2
提问于2020-07-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
按组,过滤顶部行,同时在
Python
中自定义聚合列。
、
我有一个全国销售数据集,我想 group state、Store
和
YearMonth以及按每个状态下
的
总Sales筛选
前
10位存储(由于小样本数据表而未显示在预期输出中)(这是否应该在单独
的
步骤中完成?以不同
的
方式whileaggregating其他列:'Sales':'
sum
','Qty':'
sum
','Item':加入唯一值,我正在考虑使用像df1= df.astyp
浏览 2
提问于2021-05-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python
- CSV -按列id计算列值
的
平均值
、
、
我有一个非常大
的
CSV文件,我设法按列id
排序
,但我无法计算具有该列id
的
平均列值。我需要在没有SchoolCode列
的
情况下获得新
的
csv,并
对
每个集群使用经度
和
经度平均值。而且,位数应该是相同
的
。我尝试了
pandas
,它抛出了这个错误。/site-packages/
pandas
/core/
groupby
/
groupby
.py&q
浏览 2
提问于2018-06-05
得票数 0
1
回答
如何
在
Pandas
中
对
两列使用聚合函数,而不会弄乱索引?
、
、
、
、
我遇到这个问题,使用
agg
('
sum
','
count
')输出
的
是“子列”,而不是新
的
排它列。Subset = Subset.
groupby
(['Company ID', 'Company Name', 'Platform
浏览 8
提问于2020-02-08
得票数 1
回答已采纳
2
回答
我
如何
在
pandas
中计算
groupby
的
绝对
和
?
、
、
、
我
如何
在
pandas
中计算
groupby
的
绝对
和
?(['Player']).
agg
(['
sum
']) 但是我
如何
计算
groupby
的
绝对
和
呢?frame[['Player','Score']].abs()
浏览 11
提问于2017-07-31
得票数 10
回答已采纳
3
回答
如何
按列值
的
计数
进行
分组
和
排序
?
、
、
、
、
如何
按列值
的
计数
进行
分组
和
排序
?我有一个名为data.log
的
原始数据帧。现在我想
对
'c-ip-1‘分组
的
数字
进行
计数,并
对
结果
进行
排序
。200 0 0 2000 31.9.200.61 c-ip-1
co
浏览 15
提问于2017-07-09
得票数 2
回答已采纳
2
回答
Pandas
在保留多个聚集体
的
组内按组
排序
、
、
、
我想在
groupby
返回
的
组中应用
排序
和
限制,就像在中一样。但是,我有多个聚合,并且我希望所有聚合都保留在结果中。
进行
分组,同时按
sum
和
count
对
sales
进行
分组,同时使用mean of rating。这很简单: dfg = df.
groupby
(['store', 'product']).
agg
({'sales':
浏览 4
提问于2018-01-23
得票数 5
回答已采纳
3
回答
如何
根据DataFrame
和
MultiIndex
对
Pandas
进行
分类?
、
、
src dst n1 1 2 203 2 8 805 2 8 10test = mdf.
groupby
(['src','dst'])['n'].
agg
(['
sum
','
count
']); test
sum</
浏览 0
提问于2018-03-13
得票数 10
回答已采纳
2
回答
Groupby
:统计每一年
的
列总和
、
、
我
对
pandas
还是个新手,我正在努力弄清楚
如何
使用
Groupby
命令。我已经按年份、cik
和
布尔值对数据
进行
了分组,现在我需要分别计算每一年
的
true
和
false计数。谢谢!df.
groupby
(['cik
浏览 2
提问于2019-04-11
得票数 0
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