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1
回答
Pandas
-
创建
包含
聚合
结果
的
列
、
我尝试在借款人级别上
聚合
此标志,因此对于每个借款人,如果其中一个属性标志是'Y',我想为每个借款人添加一个额外
的
列
,其中它是'Y‘。 'Loan' : [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10
浏览 4
提问于2017-06-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在spark中使用
pandas
split-apply-combine风格策略和scala api?
、
、
、
这个函数很复杂,使用在DataFrame类中定义
的
聚合
,调用其他java库,并且不能用SQL表达。它需要整个数据帧
的
内容来进行计算,它不能一次添加一行并建立一个
结果
。我有一个大
的
dataframe,其中
包含
一个
列
,我想用它将dataframe分成小块,并对每个小块执行上述计算。然后,我想返回一个新
的
数据帧,其中
包含
每个组
的
一行和两
列
,一
列
包含
groupby值,另一
浏览 28
提问于2020-04-22
得票数 0
1
回答
熊猫:将数组求和为具有多个组比
列
的
聚合
、
、
我正在使用Python3.5.1和
Pandas
0.18.0。当我尝试使用整个dataframe进行
聚合
时,不返回
列
C(带有numpy数组
的
列
): &g
浏览 3
提问于2016-10-03
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何在复制或群居熊猫DataFrame时保持主要秩序?
、
、
、
、
不幸
的
是,当我
创建
副本或使用groupby和sum执行
聚合
时,熊猫(版本0.23.4)改变了底层numpy数组
的
主要顺序。其影响是:案例2: 5分46秒我通常使用45000行和100000
列
的
Dat
浏览 4
提问于2019-05-23
得票数 1
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1
回答
Pandas
.DataFrame.GroupBy.agg,
聚合
函数中需要
的
独立
列
。如何让它进入agg?
、
、
我有一个带有两级MultiIndex
的
Pandas
DataFrame对象。此外,它显然
包含
许多额外
的
列
(例如'A','B','C','D','E')。我想对DataFrame中
的
单个多索引执行一些
聚合
函数,这些索引来自可用
列
的
子集(例如,'C','D','E')中
的<
浏览 4
提问于2020-04-29
得票数 0
1
回答
是否可以在NamedAgg表达式中使用带空格
的
列名?
、
在使用
pandas
.NamedAgg
聚合
函数命名
聚合
列
时,是否可以
创建
包含
空格和特殊字符
的
名称?典型
的
语法是: pvt = (df.groupby(by=[....]) .agg(value=pd.NamedAgg(column='col', aggfunc='count'))) 但是,有没有办法
创建
一个不是有效
的
python变量名(在本例中为va
浏览 12
提问于2020-01-17
得票数 4
回答已采纳
1
回答
日期相同
的
汇总
列
(和)
、
、
、
、
因此,我需要
聚合
日期相同
的
行。-22 15:24:27.030 1 ANAPRO当HH:MM:SS.ms显示在日期旁边时,我想我不能
聚合
列
%f').astype(str)守则是: 读取我
的
excel文件(用户输入)。df =
pandas
.read_excel(var + '.xlsx'
浏览 0
提问于2018-05-16
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何在
聚合
后将
pandas
数据帧转换为单索引?
、
、
我一直在玩
pandas
数据帧中
的
聚合
。'batch':['q','q','q','w','w','w','w','e'], 'c':[4,1,3,4,5,1,3,2]}) 我必须对batch
列
进行
聚合
) 问题是,我希望最终
的
数据帧具有与原始数据帧相同
浏览 21
提问于2020-09-05
得票数 0
回答已采纳
2
回答
摘要行或数据
、
我想要下表
的
摘要行。
结果
将是成员ID、收据和支出
的
唯一计数。但我能想到
的
唯一方法是
创建
一个具有相同值
的
新
列
,并使用相同
的
值
列
执行一个groupby
聚合
函数来获得
结果
。有更简单
的
方法吗?import
pandas
as pd df=pd.DataFrame({'Mbr ID':['ID0001','ID0002
浏览 4
提问于2016-12-18
得票数 2
回答已采纳
1
回答
DataFrame熊猫转化系列中
的
误导性指数
、
我在熊猫中
创建
了
聚合
函数,并保存了
结果
:_dwh = df2_date[df2_date.STATUS == 'A'] .DURATION_DWH.agg(np.mean) 然后,我试图转换成熊猫DataFrame如下: df2_dwh = pd.DataFrame(_dwh)它返回了一些令人困惑
的
结果</e
浏览 2
提问于2017-02-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么按
聚合
分组不按
列
分组返回
、
、
我有带columns: [order_id, uid, payment_channel, user_paid_amount, vertical]
的
空数据如何使用
聚合
求和函数但仍然维护uid和vertica
浏览 6
提问于2020-02-28
得票数 0
1
回答
如何在同一个
pandas
数据帧
的
一
列
中执行两个
聚合
操作?
、
、
我在
pandas
data frame中有一
列
,我想找出同一
结果
中某
列
的
最小和最大值。但问题是,我只能得到一个
聚合
值作为回报。import
pandas
as pd5 93 4 df.agg({'col1':'sum','col1':'mean'}) 这个
聚合
的
输出只给
浏览 17
提问于2019-05-04
得票数 0
回答已采纳
2
回答
熊猫合并在
聚合
栏上
、
假设我
创建
了一个DataFrame:df = pd.DataFrame({"a": [1,2,3,13,15], "b": [4,5,6,6,6], "c":然后按几个
列
进行分组和
聚合
..。16 here 2是否可以将df与新
聚合
的
表gb合并,以便在df中
创建
一个新
列
,其中
包
浏览 5
提问于2015-02-05
得票数 2
回答已采纳
1
回答
GroupBy电源查询
结果
是否与
pandas
.groupby
结果
不匹配?
、
、
、
、
我正在尝试“移植”一个从PowerQuery到Python
的
行分组转换。Count"}),df1 = df.groupby(["col1", "col2", "col3", "col4"]).apply(lambda x:x) 然而,
结果
却截然不同注意,groupby语句之外还有更多
列
。我应该先选择我需要
的
列
,然后再执行分组,还是应该分组,然后选择
列
?还有一个随
浏览 11
提问于2019-11-02
得票数 0
1
回答
跨多
列
的
聚合
数据
、
、
、
我正在尝试
创建
一个泛型函数,用于、
Pandas
到
的
每一个部件编号
的
单行。| B | YY | Make |这里也是Python代码: 对于
包含
单个部件
的
多个值
的
任何
列
浏览 3
提问于2020-03-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何在
pandas
中按日期分组。我有48个条目对应于一个日期,即30分钟间隔
、
、
请找到下面的输入和输出。在代码中输入,在图像中输出。输入:0 2018-07-16 00:30:00 1 2.0 2018-07-16 2 2018-07-16 01:30:00 -1 4.0 2018-07-16 4.0 3 2018-07-16 02:00:00 -1 5.0 2018-07-16 5.0
浏览 1
提问于2018-07-20
得票数 0
2
回答
mysql中
的
聚合
列
是什么?
、
、
什么是
聚合
列
和非
聚合
列
?我读过GROUP BY
的
MySQL处理,感到很困惑。我不知道“
聚合
列
”是什么意思。有人知道吗? GROUP BY link
的
MySQL处理
浏览 124
提问于2019-05-09
得票数 2
回答已采纳
1
回答
从DataFrame上应用
的
pandas
返回多个值
、
我正在使用一个
Pandas
DataFrame来做一个逐行
的
t-test,按照下面的例子:import
pandas
df =
pandas
.DataFrame(numpy.log2但是,如果我
的
函数没有
聚合
,我可以返回一个相同形状
的
序列,或者如果它
聚合
了,我可以返回一个DataFrame。通常我只输出p值(所以,
聚合
),但我希望基于其他计算生成一个附加值(换句话说,返回两个值)。当然,我可以做两次运行,
浏览 1
提问于2012-05-25
得票数 53
1
回答
Pandas
:如何在
Pandas
的
DataFrame中
聚合
*一些*
列
*
、
我希望在给定特定条件
的
情况下,将
Pandas
的
DataFrame中
的
列
聚合
为1。这个想法是为了节省DF中
的
空间,并将一些
列
聚合
成一个
列
,前提是它们满足特定
的
条件。举个例子可能会让它更容易解释:import seaborn as sns # for sample data set # load some sample>=为20
浏览 2
提问于2016-05-11
得票数 0
4
回答
我如何使用
pandas
agg对布尔值进行求和,并始终得到
结果
?
、
、
我有一个
包含
bool类型
列
的
数据框。我想使用
pandas
的
groupby和agg函数来获取每个id
的
True值
的
数量。我已经做过很多次了,但是
结果
列
的
类型似乎取决于数据框。下面是一个示例:d = {'id': [1, 1, 2, 3], 'bool': [True, False, False, True]} d
浏览 0
提问于2020-04-03
得票数 1
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