我有一个数据帧，如下所示0 1 F 22-Jun-17 5002 2 M 29-Jun-17 2004 4 F 10-Aug-17 8006 2 F 5-Jan-18 5008 3 F 20-Jun-18 700
9 1
浏览 22提问于2019-07-10得票数 1
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当前查询的运行速度非常慢... .Where pattern => pattern.Contains&& ).Select(pattern
浏览 0提问于2010-08-16得票数 0
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--------------------------------------------+现在，我知道如何在许多不同的操作中做到这一点: value_counts、groupby.sum()、groupby.avg()，然后合并它。
浏览 12提问于2017-03-03得票数 6
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我尝试的是定义一个模式：并应用re.search：若要在water中选择单词Column2，请执行以下操作。要按日期分组并对其进行计数，我将使用
df.groupby(['Column1','Column2'])['Column1'
浏览 2提问于2020-06-07得票数 1
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Amnt|| 1| A| 10|| 3| B| 56|我想按类别获取ID号和总金额：|Categ|count|sum(Amnt)|| B| 1| 56|+-----+-----+---------+
有没有可能在不做连接的情况下进行计数和</e
浏览 4提问于2016-11-06得票数 26
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例如，假设我们有以下数据：pattern = ['Pattern1','Pattern2']df_final = p
浏览 2提问于2022-08-08得票数 1
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UK 201410 20 10 5我想按ID分组，国家，月份和每月计算ID和国家和总和的收入，利润，息税前利润。上述数据的输出为： USA 201409 19 12201409 20 10 5 1
Canada 20141
浏览 3提问于2018-02-13得票数 11
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Fruit Count
我正在使用Python的熊猫、numpy、matplotlib和其他数据分析包。, 20], ["Apple", 5], ["Banana", 7], ["B
浏览 2提问于2019-02-05得票数 3
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我需要获得表2.其中：
2 | 1 | 1id |num_category| sum(count)
2| 2 | 2table1 = data.groupBy("id","category").agg
浏览 4提问于2017-07-28得票数 0
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2021-03-27 15:00:00 Curico Unido Melipilla 41 59hometeam_count = df.groupby("HomeTeam")["Ball PossessionMatch_H"].count()
hometeam_sum = df.groupby"].
浏览 2提问于2021-05-27得票数 0
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A B C Dfoo one large 2foo two small 3我可以使用以下命令来完成此操作但是，我还需要在groupBy之后找到<em
浏览 2提问于2018-10-12得票数 3
我想在那上面做一个小组--一笔钱和一笔钱。我似乎无法在linq中创建解决方案。如何将查询转换为linq？SELECT HistoricalBillingProductGroup, BillingPeriod, order by BillingPeriodvar result =
context.Reports
浏览 6提问于2014-07-01得票数 1
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我希望计算列“text”中包含'score_label‘列中每个值的键项列表的行数，即分别用于'b’和'h‘。text'].str.lower().str.contains('key').value_counts() for x in df['score_label'])def term_count(terms):
print(df_btw_all['text'].str.lower().str.contains(terms).
浏览 12提问于2022-04-22得票数 0
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8 2 c5 3 5 c7 9 9 e我想得到下面的分组结果(带有key="C“列)，并且有意丢弃了行c、d和enumber A_sum B_sumb 2 3 11
这是2行*3列的数据帧。分组关键字是列C，并且列“number”表示每个字母(a和b)的计数。A_sum和B_sum表
浏览 12提问于2016-09-02得票数 2
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按结果引用组的聚合列
、、、
dfindx = testdf.groupby(['category','item']).agg({'inventory':['count','sum']})
count sumA High 2 330'], ['<
浏览 0提问于2018-03-29得票数 2
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data.groupby(['Account No']).agg({ "WITHDRAWAL AMT": ["count", "sum"], "DEPOSIT AMT":["count", "sum"],
"BALANCE AMT": ["<
浏览 5提问于2019-11-10得票数 0
| Groupby_2 | Count || a | x | 1 ||-----------|-----------|-------|
| b |b相关的所有行 我以为下面的代码会让我更接近，但它没有给出2中的等价表，我只是在groupby<
浏览 11提问于2020-04-04得票数 0
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假设我有两个数据帧，t1h和t2h。我希望以这样的方式合并该数据帧，对于特定的列列表(如果这些行似乎类似)，我需要对其余列的内容执行加法操作。b_sum test_count test_sum data1 \0 False 44 22349502626302
浏览 1提问于2016-10-06得票数 2
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bb 5 no q422 bb 4 yes q422source ex pw countdate bb 25 4 q422#df.groupby(['source','date'])['pw'].agg(['count','sum<
浏览 10提问于2021-08-16得票数 0
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