首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何将分组的值(每个对象)分配给按试验分组的另一个df (例如,每个对象的重复行)

将分组的值分配给按试验分组的另一个数据框可以通过合并操作来实现。具体步骤如下:

  1. 首先,根据分组条件对两个数据框进行分组操作,确保它们具有相同的分组标识。例如,可以使用groupby函数对两个数据框进行分组。
  2. 接下来,使用合适的合并操作将分组的值分配给按试验分组的另一个数据框。常见的合并操作包括内连接、左连接、右连接和外连接。具体选择哪种合并方式取决于你的需求。
  3. 在合并操作中,可以指定按照哪些列进行合并,并且可以选择保留哪些列。根据具体情况,选择合适的列进行合并。
  4. 合并完成后,可以根据需要进行进一步的数据处理和分析。

下面是一个示例代码,演示如何将分组的值分配给按试验分组的另一个数据框:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建两个示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'group': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'group': ['A', 'B', 'C'],
                    'experiment': ['exp1', 'exp2', 'exp3']})

# 根据分组条件进行分组
grouped_df1 = df1.groupby('group')
grouped_df2 = df2.groupby('group')

# 使用内连接将分组的值分配给按试验分组的另一个数据框
merged_df = pd.merge(grouped_df1.first(), grouped_df2.first(), on='group')

# 打印合并结果
print(merged_df)

这个示例中,我们首先创建了两个示例数据框df1df2,其中df1包含分组的值,df2包含试验分组。然后,我们使用groupby函数对两个数据框进行分组操作。最后,使用pd.merge函数进行内连接,将分组的值分配给按试验分组的另一个数据框,并打印合并结果。

请注意,这只是一个示例,具体的操作步骤和代码可能因实际情况而异。在实际应用中,你需要根据具体需求和数据结构进行相应的调整和处理。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pandas GroupBy 深度总结

例如,在我们案例中,我们可以奖项类别对诺贝尔奖数据进行分组: grouped = df.groupby('category') 也可以使用多个列来执行数据分组,传递一个列列表即可。...让我们首先按奖项类别对我们数据进行分组,然后在每个创建组中,我们将根据获奖年份应用额外分组: grouped_category_year = df.groupby(['category', 'awardYear...(变换):组进行一些操作,例如计算每个z-score Filtration(过滤):根据预定义条件拒绝某些组,例如组大小、平均值、中位数或总和,还可以包括从每个组中过滤掉特定 Aggregation...例如我们可能希望只保留所有组中某个列,其中该列组均值大于预定义。...如何一次将多个函数应用于 GroupBy 对象一列或多列 如何将不同聚合函数应用于 GroupBy 对象不同列 如何以及为什么要转换原始 DataFrame 中 如何过滤 GroupBy 对象组或每个特定

5.8K40

Pandas_Study02

dropna() 删除NaN 可以通过 dropna 方法,默认扫描(操作),会将每一有NaN 那一删除,同时默认是对原对象副本操作,不会对原对象产生影响,也可以通过inplace 指示是否直接在原对象上操作...复杂 使用向前 或 向后 填充数据,依旧使用fillna 方法,所谓向前 是指 取出现NaN前一列或前一数据来填充NaN,向后同理 # 在df e 这一列上操作,默认下操作,向前填充数据...NaN 来填充接下去NaN df["e"].fillna(method = 'bfill',inplace=True) # 对 gake 操作,axis=0操作,取该行中最先出现一个不为...([df1, df2]) 当然,列标和标不一定是对应,这个时候两DataFrame未匹配上label或columns下为NaN concat 函数 同样可以指定是操作还是列操作。...简单单列分组 # 单列进行分组 dg = df0.groupby("fruit") # 打印查看fruit分组每组组名,及详细信息 for n, g in dg: print "group_name

17710

Pandas图鉴(三):DataFrames

它由许多系列对象组成(有一个共享索引),每个对象代表一个列,可能有不同dtypes。...还有两个创建DataFrame选项(不太有用): 从一个dict列表中(每个dict代表一个,它键是列名,它是相应单元格)。...即使不关心索引,也要尽量避免在其中有重复: 要么使用reset_index=True参数 调用df.reset_index(drop=True)来重新索引从0到len(df)-1、 使用keys...然而,另一个快速、通用解决方案,甚至适用于重复名,就是使用索引而不是删除。...方法)pivot_table: 没有列参数,它行为类似于groupby; 当没有重复分组时,它工作方式就像透视一样; 否则,它就进行分组和透视。

34120

python数据科学系列:pandas入门详细教程

例如,当标签列类型(可通过df.index.dtype查看)为时间类型时,若使用无法隐式转换为时间字符串作为索引切片,则引发报错 ? 切片形式返回查询,且为范围查询 ?...检测各行是否重复,返回一个索引bool结果,可通过keep参数设置保留第一/最后一/无保留,例如keep=first意味着在存在重复多行时,首被认为是合法而可以保留 删除重复,drop_duplicates...,要求每个df内部列名是唯一,但两个df间可以重复,毕竟有相同列才有拼接实际意义) merge,完全类似于SQL中join语法,仅支持横向拼接,通过设置连接字段,实现对同一记录不同列信息连接,支持...;sort_values是排序,如果是dataframe对象,也可通过axis参数设置排序方向是还是列,同时根据by参数传入指定或者列,可传入多行或多列并分别设置升序降序参数,非常灵活。...2 分组聚合 pandas另一个强大数据分析功能是分组聚合以及数据透视表,前者堪比SQL中groupby,后者媲美Excel中数据透视表。

13.8K20

数据导入与预处理-第6章-02数据变换

连续属性变换成分类属性涉及两个子任务:决定需要多少个分类变量,以及确定如何将连续属性映射到这些分类。...等宽法 等宽法将属性值域从最小到最大划分成具有相同宽度区间,具体划分多少个区间由数据本身特点决定,或者由具有业务经验用户指定 等频法 等频法将相同数量划分到每个区间,保证每个区间数量基本一致...pivot()函数如下: DataFrame.pivot(index=None, columns=None, values=None) index:表示新生成对象索引,若未指定说明使用现有对象索引...类对象列索引转换为一数据。...使用pandasgroupby()方法拆分数据后会返回一个GroupBy类对象,该对象是一个可迭代对象,它里面包含了每个分组具体信息,但无法直接被显示。

19.2K20

Pandas必会方法汇总,建议收藏!

通过和列标签选取单一 举例:使用iloc位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后数字不再是索引标签名称,而是数据所在位置,从0开始,前三,前两列。...举例:判断city列是否为北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut...) 填充缺失 2 .dropna() 删除缺失数据 3 .info() 查看数据信息,包括每个字段名称、非空数量、字段数据类型 4 .isnull() 返回一个同样长度为布尔型对象(Series...3 .drop_duplicates() 删除重复,返回删除后DataFrame对象。...举例:删除后出现重复df['city'].drop_duplicates() 结语 文章中总结是都是一些Pandas常用方法,至于一些基础概念还需要你学到Pandas时候去理解,例如Series

4.7K40

使用Plotly创建带有回归趋势线时间序列可视化图表

重要分组,然后日期时间计数。...在使用px之前,我们将px对象分配给了fig(如上所示),然后使用fig.show()显示了fig。现在,我们不想创建一个包含一系列数据图形,而是要创建一个空白画布,以后再添加到其中。...代替由点按时间顺序连接点,我们有了某种奇怪“ z”符号。 运行中go.Scatter()图,但未达到预期。点连接顺序错误。下面图形是日期对进行排序后相同数据。...总结 在本文中介绍了使用Plotly将对象绘制成带有趋势线时间序列来绘制数据。 解决方案通常需要按所需时间段对数据进行分组,然后再按子类别对数据进行分组。...在对数据分组之后,使用Graph Objects库在每个循环中生成数据并为回归线绘制数据。 结果是一个交互式图表,显示了每一类数据随时间变化计数和趋势线。

5.1K30

pandas分组聚合转换

同时从充分性角度来说,如果明确了这三方面,就能确定一个分组操作,从而分组代码一般模式: df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作 例如第一个例子中代码就应该如下: df.groupby...my_zscore) transform其实就是对每一组每个元素与mean(聚合进行计算,列数与原来一样: 可以看出条目数没有发生变化:  对身高和体重进行分组标准化,即减去组均值后除以组标准差...'中每个元素是否大于10,如果是,则将新列'new_column'中赋为0 df['new_column'] = df.apply(lambda row: 0 if row['column1']...> 10 else row['new_column'], axis=1) # 最后检查部分是传入apply方法,lambda row 是标明传入,可以简单理解为df['new_column...当apply()函数与groupby()结合使用时,传入apply()每个分组DataFrame。这个DataFrame包含了被分组所有以及该分组在其他列上所有

8610

python数据分析——数据分类汇总与统计

例如,我们可以按照学生性别进行分组,并计算每个性别的学生人数: gender_count = df.groupby('Gender')['Name'].count() print(gender_count...例如, DataFrame可以在其(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新。...1.1分组 分组分为以下三种模式: 第一种: df.groupby(col),返回一个列进行分组groupby对象; 第二种: df.groupby([col1,col2]),返回一个多列进行分组...groupby对象; 第三种: df.groupby(col1)[col2]或者 df[col2].groupby(col1),两者含义相同,返回列col1进行分组后col2; 首先生成一个表格型数据集...gg = df.groupby(df['key1']) gg 【例1】采用函数df.groupby(col),返回一个列进行分组groupby对象

11910

Pandas必会方法汇总,数据分析必备!

9 reindex 通过标签选取或列 10 get_value 通过和列标签选取单一 11 set_value 通过和列标签选取单一 举例:使用iloc位置区域提取数据 df_inner.iloc...举例:判断city列是否为北京 df_inner['city'].isin(['beijing']) 七、分组方法 序号 方法 说明 1 DataFrame.groupby() 分组函数 2 pandas.cut...) 填充缺失 2 .dropna() 删除缺失数据 3 .info() 查看数据信息,包括每个字段名称、非空数量、字段数据类型 4 .isnull() 返回一个同样长度为布尔型对象(Series...3 .drop_duplicates() 删除重复,返回删除后DataFrame对象。...举例:删除后出现重复df['city'].drop_duplicates() 结语 文章中总结是都是一些Pandas常用方法,至于一些基础概念还需要你学到Pandas时候去理解,例如Series

5.9K20

数据导入与预处理-课程总结-04~06章

duplicated()方法检测完数据后会返回一个由布尔组成Series类对象,该对象中若包含True,说明True对应数据为重复项。...inplace:表示是否放弃副本数据,返回新数据,默认为False。 ignore_index:表示是否对删除重复对象索引重新排序,默认为Flase。...对象重复 df.duplicated() # 返回boolean数组 # 查找重复 # 将全部重复所在筛选出来 df[df.duplicated()] # 查找重复|指定 # 上面是所有列完全重复情况...,但有时我们只需要根据某列查找重复 df[df.duplicated(['gender'])] # 删除全部重复 df.drop_duplicates() # 删除重复|指定 # 删除全部重复...lsuffix: 左DataFrame中重复后缀 rsuffix: 右DataFrame中重复后缀 sort: 字典序对结果在连接键上排序 join方式为某个相同列进行join: score_df

13K10

盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (下)

数据表重塑和透视 数据表分组和整合 4 数据表合并和连接 数据表可以「键」合并,用 merge 函数;可以「轴」来连接,用 concat 函数。...5.2 透视 数据源表通常只包含和列,那么经常有重复出现在各列下,因而导致源表不能传递有价值信息。这时可用「透视」方法调整源表布局用作更清晰展示。...将 top() 函数 apply 到 Symbol 分每个组上,每个 Symbol 打印出来了 Volume 栏下 5 个最大。...']).apply(top, n=1, column='Adj Close') 每个 Symbol 和 Year 打印出来了 Adj Close 栏下最大。...它们只是改变数据表布局和展示方式而已。 ---- 【分组数据表】用 groupBy 函数不同「列索引」下分组。一个「列索引」或多个「列索引」就可以。

4.7K40

Pandas 2.2 中文官方教程和指南(二十·二)

聚合结果是每列在组中一个标量值,或者至少被视为这样。例如,产生组中每列总和。...当存在具有相同名称列和索引时,您可以使用key分组,使用level索引分组。...例如,假设有一个 DataFrame,其中包含商店、产品、收入和销售数量列。我们想要对每个商店和每个产品进行分组计算价格(即收入/数量)。...当列和索引具有相同名称时,您可以使用key列进行分组,并使用level索引进行分组。...例如,想象一下有一个 DataFrame,其中包含商店、产品、收入和销售数量列。我们希望对每个店铺和每个产品进行分组计算价格(即收入/数量)。

34200

70个NumPy练习:在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

43.用另一个数组分组时,如何获得数组中第二大元素? 难度:2 问题:第二长物种最大价值是什么? 答案: 44.如何列排序二维数组?...例如,单元(0,2)为2,这意味着数字3在第一中恰好出现2次。 答案: 50.如何将多维数组转换为平坦一维数组? 难度:2 问题:将array_of_arrays转换为平坦线性一维数组。...输入: 输出: 答案: 51.如何为numpy中数组生成独热编码? 难度:4 问题:计算独热编码。 输入: 输出: 答案: 52.如何创建分类变量分组行号?...难度:2 问题:从二维数组a_2d中减去一维数组b_1d,使得每个b_1d项从a_2d相应中减去。...答案: 66.如何将numpydatetime64对象转换为datetimedatetime对象

20.6K42

Python面试十问2

此外,你可以通过传递参数来调整df.describe()行为,例如include参数可以设置为'all'来包含所有列统计信息,或者设置为'O'来仅包含对象统计信息。...如何将新⾏追加到pandas DataFrame?...九、分组(Grouping)聚合 “group by” 指的是涵盖下列⼀项或多项步骤处理流程: 分割:条件把数据分割成多组; 应⽤:为每组单独应⽤函数; 组合:将处理结果组合成⼀个数据结构。...先分组,再⽤ sum()函数计算每组汇总数据  多列分组后,⽣成多层索引,也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个统计。...如果想要对每个分组应用多个函数,可以使用agg()方法,并传入一个包含多个函数名列表,例如group_1.agg(['sum', 'mean'])。

7110

Pandas 秘籍:6~11

Python OrderedDict类官方文档 SciPy stats模块官方文档 连续变量分组 在对 Pandas 进行分组时,通常使用具有离散重复列。...如果没有重复,则分组将毫无意义,因为每个组只有一。 连续数字列通常具有很少重复,并且通常不用于形成组。...movie表将每个电影重复三遍,导演表每个 ID 都有两缺失,而一些电影某些演员有缺失。...itertuples方法循环遍历每个数据帧,并以元组形式返回其。 我们为绘图解压缩相应 x 和 y ,并用我们分配给编号标记它。...在第 5 步中,通过将每个除以其总数,可以找到每个组在所有组中占总数百分比。 默认情况下,Pandas 会自动对象列对齐对象,因此我们不能使用除法运算符。

33.8K10

Hadoop中Secondary Sort

每个 reducer 都有一个所有(key, value)键值对完全排序列表,这些键值对是分区器分配给它们所有键。 (6) Group Comparator 用于将分组成列表。...默认分区器 HashPartitioner 将根据 CompositeKey 对象 hashCode 将其分配给 reducer。...说明: 没有相同 (state,city,total) 组合 keys。因此,对于第一个分组每个记录调用一次 reduce 方法。 第二个是根据 state, city 分组。...例如,如果你想在每个捐赠输出旁边打印给定城市所有捐款总和,则可以使用上述示例中第二个分组。这样做,可以在输出所有之前,将 reduce() 函数中所有 “总计” 字段求和。...对于我们查询,我们只需要打印出每个记录字段,对于分组无关紧要。

1.8K40

数据科学 IPython 笔记本 7.11 聚合和分组

0.477888 B 0.443420 dtype: float64 ''' 通过指定axis参数,你可以聚合: df.mean(axis='columns') ''' 0 0.088290...相反,GroupBy可以(经常)只遍历单次数据来执行此操作,在此过程中更新每个总和,均值,计数,最小或其他聚合。...分组迭代 GroupBy对象支持分组直接迭代,将每个组作为Series或DataFrame返回: for (method, group) in planets.groupby('method')...例如,你可以使用DataFramedescribe()方法,来执行一组聚合,它们描述数据中每个分组: planets.groupby('method')['year'].describe().unstack...例如,我们可能希望保留标准差大于某个临界所有分组: def filter_func(x): return x['data2'].std() > 4 display('df', "df.groupby

3.6K20
领券