.groupby .agg在python中不能正常工作
在Python中，.groupby和.agg是pandas库中用于数据分组和聚合操作的函数。.groupby函数用于按照指定的列或多个列对数据进行分组，而.agg函数用于对分组后的数据进行聚合操作。
然而，如果在使用.groupby和.agg函数时遇到无法正常工作的情况，可能是由于以下几个原因：
- 数据类型不匹配：在进行分组和聚合操作时，需要确保被操作的列的数据类型是正确的。例如，如果要对某一列进行求和操作，该列的数据类型应为数值型，而不是字符串型。
- 缺失值处理：如果数据中存在缺失值，可能会导致
.groupby和.agg函数无法正常工作。在进行分组和聚合操作之前，需要先处理缺失值，可以使用.dropna()函数删除包含缺失值的行，或使用.fillna()函数填充缺失值。 - 函数参数错误：在使用
.agg函数时，需要正确指定聚合函数和对应的列。聚合函数可以是内置的函数（如sum、mean、count等），也可以是自定义的函数。确保函数参数的正确性可以避免出现问题。
如果以上情况都没有解决问题，可能是由于其他代码逻辑或环境配置等原因导致。在这种情况下，建议检查代码的其他部分，确保数据的正确性和一致性，并确保所使用的Python和pandas版本是兼容的。
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Python Pandas --合并大部分重复的行
python、duplicates、pandas、dataframe
我的一些数据如下所示：
date, name, value1, value2, value3, value4
1/1/2001,ABC,1,1,,
1/1/2001,ABC,,,2,
1/1/2001,ABC,,,,35
我正在努力达到我可以跑步的地步。
data.set_index(['date', 'name'])
但是，对于现有的数据，当然有重复项(如上图所示)，所以我不能这样做(而且我不想要有重复项的索引，也不能简单地使用drop_duplicates()，因为这样会丢失数据)。
我希望能够强制将具有相同日期和名称的行合并到单个行中，前提是它们可以基于某
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import pandas as pd
totals = pd.read_csv('filename')
band_gaps = totals.groupb
浏览 19提问于2019-06-21得票数 0
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使用pandas GroupBy.agg()对同一列进行多个聚合
python、pandas、dataframe、aggregate、pandas-groupby
pandas有没有一种内置的方法，可以在同一列df["returns"]上应用两个不同的聚合函数f1, f2，而不必多次调用agg()？
示例数据帧：
import pandas as pd
import datetime as dt
import numpy as np
pd.np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({
"date" : [dt.date(2012, x, 1) for x in range(1, 11)],
"returns" : 0.05 *
浏览 0提问于2012-09-26得票数 190
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查找熊猫Dataframe列的唯一行，第二列的所有值都是NaN
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嗨，我在努力解决以下问题：
给定包含name和variable列的数据文件，我想创建两个列表：
list_names_nan包含变量列中所有值都为nanlist_names_not_nan的名称，其中包含变量列中列表1中的值不是nan的名称。
下面是一个例子
import pandas
import numpy
df = pandas.DataFrame(data=[['x',1],['y',2],['x',4],['z',numpy.nan],
['x',
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PANDAS:根据其他列值查找列的标准差
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正如你在下面看到的，我在我的数据框中有不同的‘ticker’，我想计算'lret‘列的标准偏差，但每个单独的ticker。目前，它将整个列作为一行进行计算。如何计算数据帧中每个报价器的标准差？任何帮助都将不胜感激。另外，请参见下面的函数，了解代码当前所做的工作。 数据帧输出 price date ticker lret std
0 104.000000 2016-07-01 A NaN 0.019456
1 104.878151 2016-07-05 A 0.008408 0.019456
2
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(B)编码；
import pandas as pd
file = open('C:/Users/Andre/Desktop/Python/introduction-datascience-python-book-master/files/ch03/adult.data', 'r')
def chr_int(a):
if a.isdigit(): return int(a)
浏览 0提问于2020-05-07得票数 1
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我该怎么清理这张数据？
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在第2行，我在'address‘列中有一个值" AVE“，希望与第1行中的'address’值连接。结果应该是第1行'address‘读为"NEWPORT AVE/ HIGHLAND AVE”。我该怎么做？
我还需要对第3行执行相同的函数，其中'action_taken‘读取为“服务提供”，而“呈现”则取自第4行。
|incident_no | date_reported | time_reported | address | incident_type | action_taken
--------------
浏览 3提问于2021-05-31得票数 1
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df.a df.b
1 3
2 5
3 8
1 2
3 1
2 6
...
spark_df = spark.createDataFrame(df
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创建包含旧dataframe中某些列的平均值的新dataframe。
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我有一个从csv文件中提取的数据。我想迭代一个数据进程，其中只有一些列的数据是n行的平均值，而其余的列是每个迭代的第一行。
例如，从csv提取的数据由100行6列组成。我有一个变量n_AVE = 6，它告诉代码将数据平均为每6行。
rawDf = pd.read_csv(outputFilePath / 'Raw_data.csv', encoding='CP932')
OUT:
TIME A B C D E
0 2021/3/4 148 0 142
浏览 7提问于2022-03-11得票数 1
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Pandas按groupby求和，但排除某些列
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在Pandas数据帧上执行groupby，但从groupby中排除一些列的最佳方法是什么？例如，我有以下数据帧：
Code Country Item_Code Item Ele_Code Unit Y1961 Y1962 Y1963
2 Afghanistan 15 Wheat 5312 Ha 10 20 30
2 Afghanistan 25 Maize 5312 Ha 10 20 30
浏览 0提问于2015-09-24得票数 96
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如何在Python中按列分组和按自己的函数进行汇总
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让df成为我们来自Pandas的测试数据：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar','foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B' : ['one', 'one', 'two', '
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SQL键值对查询
sql、sql-server、tsql、key-value
我有两张桌子：
产品表
ID (PK)、Description、CategoryID、SegmentID、TypeID、SubTypeID等
属性表
ID (PK)、ProductID (FK)、Key、Value
我想在join中查询这两个表，该联接为每个产品返回1行，属性表中的所有键/值对记录都在一个列中返回，可能由管道字符(Key1: Value1 | Key2: Value2 | Key3: Value3 | etc.)分隔。每个产品都可能有不同数量的键/值对，有些产品只有2-3对，有些产品有多达30对。我想弄清楚如何使查询结果看起来像这样(可能被选中到一个新表中)：
product.
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array = {'id': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3], 'A': [False, False, True, False, False, False, True, True],
'B': [False, True, True, False, True, False, False, False]}
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df 我想在一行中表示每个id。如果特定列上此id的所有值都为False，则其值应为False。如果至
浏览 44提问于2021-07-18得票数 3
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Python:如何仅在Pandas中完全相似的情况下才合并重复行？
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我有一个包含列Items和Ranges的数据帧。 Items Ranges
0 A 30
1 A 30
2 A -10
3 B 20 我想合并重复的行并添加范围值，但只针对完全相同的行。生成的数据帧应如下所示： Ranges
Items
A 60
A -10
B 20 我尝试了df2 = df1.groupby(['Items']).sum()，得到的结果如下： Ranges
Items
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熊猫的分组和总结只是一个专栏
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下面是一个很小的例子，展示了我所面临的问题。让我们的初始状态如下(我只为演示目的使用字典)：
A = [{'D': '16.5.2013', 'A':1, 'B': 0.0, 'C': 2}, {'D': '16.5.2013', 'A':1, 'B': 0.0, 'C': 4}, {'D': '16.5.2013', 'A':1, 'B': 0.5, 'C'
浏览 0提问于2014-05-22得票数 1
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Pandas表示某些列
python、pandas、numpy
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浏览 115提问于2016-09-04得票数 4
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熊猫群:如何获得字符串的结合
python、pandas
我有这样的数据：
A B C
0 1 0.749065 This
1 2 0.301084 is
2 3 0.463468 a
3 4 0.643961 random
4 1 0.866521 string
5 2 0.120737 !
呼叫
In [10]: print df.groupby("A")["B"].sum()
会回来
A
1 1.615586
2 0.421821
3 0.463468
4 0.643961
现在，我想对&
浏览 4提问于2013-07-24得票数 137
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1回答
对pandas DataFrame中的重复项进行平均化，而不是使用drop_duplicates保留第一项
python、pandas、dataframe、data-wrangling
假设我有一个表单的Pandas DataFrame： id price dur
1 153 80.0 0.0
2 153 130.0 0.0
3 153 95.0 0.0
4 156 115.0 0.0
5 156 165.0 0.0
6 156 130.0 0.0
7 158 90.0 0.0
8 158 140.0 0.0
9 158 105.
浏览 30提问于2020-04-14得票数 0
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