'><class 'pandas.core.frame.DataFrame'><class 'pa
浏览 5提问于2013-12-19得票数 6
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我有以下DataFrame：A 1 05/09/2015 11:00A 3 13/09/2015 11:00A 3 13/09/2015 11:00
我打算使用GroupBy(DELIVERY_DATETIME
浏览 22提问于2018-08-16得票数 1
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pandas.Series groupby方法使按另一个系列进行分组成为可能，例如：df = pd.DataFrame(data)grade.groupby(df['age
浏览 4提问于2019-12-02得票数 0
我有一个包含三列的pandas df，purchase_day，customer_name，products_purchased。gpd = df.groupby(by=['customer_name', 'purchase_day']).count()不幸的是，对于这个返回的表，我不能对它运行groupby，因为它的格式不常见( customer_name和purchase_days不在第一行，而
浏览 12提问于2017-02-21得票数 0
我在DataFrame上应用了groupby，之后它将DataFrame转换为pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy格式。如何将pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy转换为常规DataFrame，或者如何从pandas.core.groupby.groupby.Da
浏览 7提问于2018-10-27得票数 1
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它们都调用GroupBy的方法，比如count()或aggregate()，我知道这两个方法都返回一个DataFrame。我要问的是如何将GroupBy (类pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy)对象本身转换为DataFrame。我将在下面进行说明。": numpy.random.rand(), "ping": numpy.random.randint(10, 100)}
data_list.append(
浏览 0提问于2016-10-25得票数 10
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我正在尝试用多个索引向Pandas GroupBy DataFrame添加一列。列是分组后公用键的最大值和平均值之间的差额。以下是输入的DataFrame：0 1 5 54 1
df = pd.DataFrame({'Main': [1, 2, 1, 2, 1], 'Reads
浏览 6提问于2017-05-16得票数 1
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使用pandas.Dataframe，如何使用另一列的模式删除重复的行(基于多列)？import pandas as pd
data={ }
# the following line shows the correct answer but doesn't retu
浏览 3提问于2022-04-19得票数 1
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我想在groupby (即df.groupby(by=column).apply(Here))之后的apply上下文中获取groupby列，即作为by参数(即df.groupby(by=column))提供给df.groupby的列。例如, df = pd.DataFrame({'Animal': ['Falcon', 'Falcon',
浏览 43提问于2021-10-17得票数 1
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我一直在努力解决这个问题，但一直无法解决，我得到了最新的数据框架： import databricks.koalas as ks
{'ds如果我使用pandas执行group-by应用，代码将按预期执行： import pandas as pda = pd.DataFrame.from_dict(x.to_dict()).groupby('store').apply(compute_in
浏览 36提问于2020-03-22得票数 0
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我有一个像这样的DataFrame。df = pd.DataFrame({'a': np.random.randint(0, 3, 10**7), 'c': np.random.random(10**7)}
我想按前两列进行分组(无序，大约与我在这里提供的组数相同)，然后区分第三列df.groupby
浏览 7提问于2019-10-18得票数 1
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我正在使用Python3.5.1和Pandas 0.18.0。>>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame([{'A': 'Label1', '
浏览 3提问于2016-10-03得票数 3
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如果我们可以使用pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.agg函数对多列进行算术运算，我很感兴趣。例如：import pandas as pd
df['C'] =[0, 0, 2, 2, 5]
print(df.groupby('C').mean()[0] - d
浏览 3提问于2017-12-09得票数 0
我有一个熊猫DataFrame，看起来像这样： supply_area transaction_date price1 67.28 2006-03-31 54500.0 我想用一个连接transaction_date和supply_area的列按价格分组df = df.groupby('supply_area').agg(
{&
浏览 37提问于2021-07-16得票数 0
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我知道在pandas中，pd.DataFrame.groupby有相当多的方法，比如sum，mean，head，等等。我如何轻松地获得groupby所有可用函数的列表？
浏览 23提问于2021-10-05得票数 0
我对Pandas很陌生，并且正在处理表单的多索引数据集(由groupby生成)： Year DayName2 Value2对于每个组(唯一的名称、年、月、日)，只有最后两列的值不同，其余的列是相同的。行将以SpeciesName值作为列标题，SpeciesValue值作为条目。遍历<e
浏览 3提问于2017-08-07得票数 1
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我一直在玩pandas数据帧中的聚合。','e'],aggregated_df = df
浏览 21提问于2020-09-05得票数 0
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我编写了这段代码，这样我就可以组任何Pandas DataFrame，并获得组大小和数据的一个示例行作为一个快速结果。它工作得很好，但有一个问题:新列/索引"Size“的name是固定的，因为.assign( ... )命令不接受变量。因此，如果我的DataFrame有一个名为"Size“的列，它就会丢失。我的计划是检查是否存在名为"Size“的列，如果存在，则为索引使用不同的名称。我可以将assign命令与变量一起用于字段名而不是固定文本
我想避
浏览 0提问于2020-01-22得票数 2
我有以下的dataframe、groupby对象和函数。df = pd.DataFrame({ 'P': 'p p p q q'.split(), 'C': [4, 6, 5, 7, 8],
g1 = df.<
浏览 0提问于2021-04-18得票数 0
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每个属性的分割
、、
然后根据列team中的唯一值将大CSV拆分为更小的CSV文件。首先，我为每个team创建了新的数据格式。生成的新txt文件，每个team列中的唯一值都有一个。码df = pd.read_csv('combined.csv')df.to_csv('RED.csv')
浏览 0提问于2021-02-02得票数 1
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