我正在尝试通过按列表列中的元素分组来获取pandas数据帧中的列的合计和。我将创建一个虚拟数据集来表示我正在处理的数据： preg_df = pd.DataFrame({'Diag_Codes': [['O1414', 'O4103X0', 'O365930', 'O76&#
浏览 40提问于2020-07-16得票数 2
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我想以pandas数据帧为例，按一列对其进行分组，按另一列对其进行排序，并从第三列中提取第一个元素并填充原始数据帧。 这是我最初的df。我会按col_1分组，按col_2 (升序)排序，从col_3中取出第一个元素，然后用结果填充col_4。df_in = pd.Da
浏览 120提问于2019-06-01得票数 2
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Pandas DataFrame包含名为"date"的列，该列包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组：但是，这将按datetime值拆分数据。我想按“日期”列中存储的年份对这些数据<
浏览 1提问于2012-07-09得票数 94
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当我尝试按特定列进行groupby和sum by dataframe时，我会得到以下错误。ValueError: Grouper for '<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>' not 1-dimensional
我检查了其他解决方案，这不是双列名称标题问题请参阅下面的df3，除最后两列外，我希望对所有列进行分组</e
浏览 7提问于2022-11-08得票数 1
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我有一个包含I和代码的pandas数据帧，它们的类型是list： df = pd.DataFrame({'ID': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4], 'Code': [['A', '', 'B'], ['A', 'B', 'C'],
['A'], ['A'], [&#x
浏览 27提问于2020-11-24得票数 0
我有一个有380万行和一列的pandas.DataFrame，我尝试按索引对它们进行分组。df = df.groupby(df.index).sum()<class 'pandas.cor
浏览 1提问于2017-06-23得票数 15
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群熊猫数据与计算多列均值
、、、
我试图将熊猫的数据按列分组，然后计算出多个列的平均值。在下面的示例中，我想按“类别”列进行分组，然后计算“得分”和“优先级”列的平均值。所有三列都应位于生成的dataframe中。我能够对第一列进行分组并计算平均值，但我不
浏览 3提问于2022-05-24得票数 1
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我有一个由datetime索引的pandas DataFrame，每天有多个条目。现在，我想按天对所有行进行分组，并使用当天每个出现值的计数创建新列。看一下这个例子：我想将数据转换为以下结果：我想我可以像这样按天分组：
<code>A2</
浏览 10提问于2019-12-04得票数 2
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我有一个数据框，如下所示： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Date':[2019-08-06,2019-08-08,2019-08-01,2019-10-12], 'Name':['A','A','B','C'], 'grade':[100,90,69,80]}) 我想按Datetime中的月份和年份对数据进
浏览 12提问于2020-08-19得票数 0
我想按列的外观模式对数据帧进行分组(顺序不同，但不重复)。 例如，将x列(0,1,2)分组为一组，将(3,4,5)分组为另一组。组元素可能不同，但每个组中没有重复的元素。#+begin_src python :results output 'x&#
浏览 23提问于2021-09-03得票数 0
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我在Pandas 0.23中工作，我有一个数组列和一个布尔列。我想按布尔值和数组中的每个单独元素进行分组，以查找每个元素的正确和假计数。示例数据： {'vals': ['a,b,c'], 'succeeded': True},
{'vals'
浏览 0提问于2018-09-17得票数 0
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以下是我的代码：data = {"uid": ['1','2','3','','3','','4','5'], "pid":['a','b','a','d','c','e','',&
浏览 1提问于2020-08-21得票数 2
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我正在尝试从pandas_udf返回一个特定的结构。它在一个集群上工作，但在另一个集群上失败。我尝试在组上运行udf，这需要返回类型为数据框架。from pyspark.sql.functions import pandas_udfimport numpy as np oneCar.loc[1:, 'Lati
浏览 2提问于2018-03-26得票数 5
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给出以下示例代码：import numpy as npdf = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'foo', 'bar','foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B' : np.random.randint(0,100,8
浏览 4提问于2018-01-08得票数 2
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我希望通过material_id对以下输出进行分组，保留material_description和MPN的唯一值，但列出plant_id。def search_output(materials): df_ref = df.loc[:, df.columns!='@search.score'].groupby('material_id').agg({lambda return df
浏览 7提问于2022-09-21得票数 0
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考虑一下这个例子： 'ID': ['0', '1', '2', '3', '4', '5','6', '7',此ID用作“Element”列中的值。如何将正确的“名称”映射到元素上？此外，我还想按
浏览 24提问于2022-05-13得票数 2
我试图将B、和C列的平均值按列A分组。我不知道如何使用groupby函数来完成这个任务：pd.DataFrame({'B' : df.groupby(['A'])['B'].mean()}).reset_index()
因为我只能知道如何找到平均值，并将单个列按另一列分组。如果这是我现在的<
浏览 2提问于2017-08-11得票数 0
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我的Pandas (df)的行索引是[0015, 0030, 0045, 0100, 0115, 0130, 0145, 0200, 0215, 0230.....2345]即。我想按[00, 01, 02, 03, 04, 05,.......23]分组
浏览 2提问于2020-04-28得票数 2
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