5303, in pivot_table File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/reshape/pivot.py", line 86, in pivot_table
grouped = data.groupby(keys, observed=Fals
浏览 51提问于2019-01-31得票数 0
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我有一个熊猫df设置，如下所示： product salesperson positionHours levelHours 1 nuts john 15 273 nuts doug 11 24
4 soap tory
浏览 15提问于2020-10-15得票数 3
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我在试着比较pandas.DataFrame.pivot_table()和pandas.DataFrame.groupby。我有一个关于tips的经典数据集：url = 'https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas通过使用pivot_table，我可以这样
浏览 1提问于2017-03-05得票数 3
我尝试了很多熊猫的方法，比如pandas.pivotpandas.groupby实现目标的方法是什么
浏览 5提问于2018-10-09得票数 0
groupby如何通过索引来实现？pivot1= pd.DataFrame.pivot_table(df, values='ITEM_COUNT', index=['I_DATE'], columns=['SMALL_AREA_NAME'], aggfunc=np.sum, fill_value=0)df2= pd.concat(df_list).groupby(by=[&
浏览 0提问于2017-01-06得票数 0
", line 15, in create_pivot return self.aggrega
浏览 0提问于2015-10-08得票数 1
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在不提供分组的情况下，使用pandas.pivot_table计算整个表上的聚合函数的最佳方法是什么？/tools/pivot.py", line 103, in pivot_table File "/tool/pandora64/.package/python-2.7.5/lib/python2.7/site-packages
浏览 10提问于2015-07-01得票数 2
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下面是我的代码：pivot = pandas.pivot_table(df,index=pivot = pandas.pivot_table(df,index=columns,values=aggvalue,aggfunc='count',margins=True)
F
浏览 2提问于2015-03-02得票数 0
\tools\pivot.py"，第114行，pivot_table文件"ext2\vc12_win32\lib\python2.7\site-packages\pandas\core\groupby.py"，第2978行，合计
文件"ext2\vc12_win3
浏览 4提问于2017-04-19得票数 1
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我如何计算每个类别中与标签相比较的数量？ Credit Term Y1 fair 5 risky3 fair 5 risky5 poor 3 risky7 poor 3 risky9 fair 5
浏览 13提问于2020-06-28得票数 0
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这给了我一些东西，但并不是我真正想要的：
df.pivot_table(index=['DECLARANT','PARTNER','PRODUCT'],
浏览 8提问于2021-03-03得票数 1
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在Pandas中实现这一目标的最优雅和最快的方法是什么？提前谢谢。我在这两种答案中都试过了。使用我的实际Pandas数据- 216,347行和15列的帧的性能结果：mydf.groupby(['Animal','FeedType()
mydf.pivot_table(rows='Animal', cols='Feed
浏览 0提问于2014-01-03得票数 7
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总的来说，我理解Pivot，但是当我尝试使用多个索引时会出现错误。我将索引设为一列，并尝试如下：但我发现了一个错误/core/frame.pyc in pivot(self, index, columns, values)
3761 ""&q
浏览 0提问于2015-12-16得票数 5
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0.000662 当前代码： hourlyvol=price.resample('H',label='left',closed='left').apply(vol).ffill() #works fine index=hourlyvol.index.date,\
columns\core\reshape\pivot.py&
浏览 62提问于2020-07-03得票数 0
import pandas as pd
timeSlots = pd.Series
浏览 2提问于2020-06-22得票数 2
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in pivot_table(self, values, index, columns, aggfunc, fill_value, margins, dropna, margins_name)\core\reshape\pivot.py in pivot_table(data, values, index, columns, aggfunc, fill_value, margins, dropnagroupby\groupby.py in aggregate(self, arg, *args, **kwa
浏览 0提问于2018-08-12得票数 2
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下面的代码实现了我想要的结果，但是我想知道是否有更好的方法来实现这一点：import numpy
# group by year# assemble data frame with columns
浏览 2提问于2018-01-03得票数 0
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我可以很容易地用一个.groupby([...], dropna=False)来完成这个任务，但是我想使用.pivot_table，因为它在一个函数中处理解堆栈、空填充、总计等等。获得所需的结果 "a",], dropna=False).c.nunique().unstack(fill_value=0)
a
浏览 1提问于2021-04-23得票数 1
每次text_y列中的值发生变化时，我需要遍历我的数据帧行，并将单列bounding_box_y旋转为8列。 原始数据帧 ? 所需数据帧 ? 有没有人可以帮助编写一些不将值硬编码到代码中的代码？整个数据帧超过6000行。每次另一列中的值发生变化时，我都需要将这一列转换为8。 谢谢!
浏览 19提问于2020-08-30得票数 2
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