我有一个dataframe，我试着将它按恐怖分子和日期分组，然后在剩下的两个列FATALITIES & INJURED上运行一个聚合sum函数。例如，下面是我的代码： df_3 = df_2.groupby(by=['TERRORIST','DATE']).agg({'FATALITIES': 'sum','INJURED': 'sum'}) 并返回一个数字列表，如1441133
浏览 30提问于2019-02-25得票数 0
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*a, **k: sum(*a, **k)True Traceback回想一下，gdf.aggregate(sum)的结果是一个只有一个列Q的数据文件。P Qa 0.344457 0.344457
为什么gdf.
浏览 0提问于2014-09-04得票数 2
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import dask
df = dask.datasets.timeseries()
df.groupby("name").aggregate({"x": "sum", "y": "max"}).compute()
pandas_df = df.compute()
pandas_df.gro
浏览 5提问于2022-10-01得票数 0
滚动后的聚合方法不适用于函数列表。 此代码将引发Valueerror。]) 但这段代码适用于单个函数。df.rolling('6D', min_periods=1, on='date', closed='left').agg(sum) 错误文本： ----------------------------])
~/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/c
浏览 60提问于2019-09-02得票数 0
例如，A列、B列、D列和count列C中的sum值。使用列'F‘，我希望在数组中获得唯一值。所以我试着： 'A': 'sum', 'C': 'count', 'F': pandas</e
浏览 2提问于2017-06-30得票数 3
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我正在尝试对字段进行聚合，并在聚合列上获得了额外的一行-在本例中为'sum‘。我怎么才能摆脱这个？这使得在后续处理中很难处理此数据帧 import pandas as pd
Grade=[['A',1],['A',2],['A',10],['B',4],['B',2],['C',3],['D',10],['D',5],[
浏览 5提问于2020-12-28得票数 1
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不推荐使用带有字典参数的Groupby.Agg()来命名结果列，而支持新的命名聚合方法。然而，我在应用之前工作良好的lambda函数时遇到了问题(使用Dict-of-Dict)。我使用的是Python3.7.4，NumPy 1.16.4，Panda0.25.0import pandas as pd
data = [['tom', 10,\Local\Continuum\anaconda3\Lib\site-packages\<
浏览 3提问于2019-08-12得票数 4
我正在将一个pySpark实现迁移到Pandas。为了转换大型数据集，我使用了dask包。df.groupBy('Key').agg(collect_set('ColumnA').alias('Items'), collect_set('ColumnB').alias('DocumentId')) 到Pandas上面在Dask中的代码给出了错误ValueError: unknown aggregat
浏览 31提问于2021-08-16得票数 0
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嗨，我正在尝试解决这段代码的以下警告。我知道这个功能在新版本的Pandas上已经被弃用了，有没有人可以帮助替换这个代码，以便与新版本的pandas一起工作。4291: FutureWarning:不推荐使用带有重命名的字典，并将在未来的版本中删除，返回super(DataFrameGroupBy，self).aggregate(arg，*args，**kwargsagg_func= {'Dividend Reference':{'Number of Post
浏览 13提问于2020-09-24得票数 0
所以，我在pandas中使用agg()和aggregate()。并发现两者的输出结果相似。下面的代码为这两个函数提供了相似的输出。所以，我只是想知道它们之间的区别。, 2015, 2014, 2015, 2016, 2017, 2016, 2014]}
print("------Aggregation function---"
浏览 0提问于2020-04-22得票数 3
我在一个函数中有一个group by，我想传入聚合方法。在我将其切换为变量之前，该语法一直有效。这是我的数据框架： import pandas as pd
np.random.seed(0) df_output =
浏览 19提问于2020-12-16得票数 0
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我使用的是pandas DataFrame，其中一列包含numpy数组。当尝试通过聚合对该列求和时，我得到一个错误，声明‘必须生成聚合值’。例如：import numpy as np
g=DF.groupby('category')下面是另
浏览 0提问于2013-06-07得票数 11
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如果我在熊猫里有一个空的DataFrame，像这样：>>> dfColumns: [a, b, c]我聚集在组上，输出将--通常是--是一个空DataFrame：Empty它适用
浏览 2提问于2014-10-10得票数 2
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我需要在pandas TimeSeries/DataFrame对象中存储Python decimal类型值。在TimeSeries/DataFrame上使用"groupby“和"mean”时，Pandas给了我一个错误。_cython_agg_generalpandas.core.groupby.Group
浏览 4提问于2012-07-13得票数 5
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我是R的初学者，我正在尝试用R脚本(在Spotfire中)编写代码来计算我的数据表中按日期的各种列的总和。 如上所述，我的数据表列出了在给定日期记录的各种产品的体积，即不同油井的石油、天然气和水。我的目标是使用R中的聚合函数按日期对所有油井的油、气和水进行求和。 在过去，我成功地使用了下面的脚本，它取所有油井在特定日期的每个产品的平均值。 NORMALIZED.PRODUCTS.=data.frame(aggregate</e
浏览 46提问于2019-10-17得票数 2
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我想通过pandas的agg()函数传递numpy percentile()函数，就像下面我对其他各种numpy统计函数所做的那样。现在我有一个数据帧，看起来像这样：A 10B 5A84我的代码看起来像这样：
浏览 1提问于2013-07-11得票数 75
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我有一个具有387行和26列的Pandas.DataFrame。然后这个DataFrame是Groupby()-ed和agg()-ed，转化为一个DataFrame，其中有1行和111个列。"}将非常感谢任何想法，或确认没有其他事情可做。谢谢!import pand
浏览 4提问于2022-01-26得票数 1
我正在尝试aggregate(sum)我的金额列基于日期和组在pandas数据中的存在。我成功地aggregate了这个专栏。但是，我不知道如何传递来根据分组日期和组来预测未来的值。下面是聚合的代码。数据帧data = {'Date':['2017-01-01', '2017-01-01','2017-01-01','20
浏览 0提问于2019-04-21得票数 1
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我正在使用R中可用的airquality数据集，并试图计算不包含任何NA的数据中的行数，同时通过Month进行聚合。但是现在，我想把这些数据按Month ( column5 )分类，这就是我遇到问题的地方--在试图通过column5 (Month)的值来查找aggregate或sort时。我能够让它运行，它还不能按Month排序(我只是想确保我能让这个函数运行)：
aggregate(x = sum(complete.cases(airquality)
浏览 3提问于2014-05-13得票数 4
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函数在Pandas中不会减少
、、、、
我对Pandas aggregate有问题。 我有4列"int“类型的列，还有一列是字符串。我希望带int的求和，带string的求唯一。我使用了next函数： df = df.groupby(['Time', 'Id', 'Object', 'Alias', 'Type'],as_index=False).agg(lambda x :x.sum() if x.dtype=='int&#
浏览 10提问于2019-02-24得票数 0
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