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给定此数据帧： import pandas as pda ab 8.0c 12 11.0 我知道我可以这样
浏览 26提问于2021-03-24得票数 1
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我有一个按列ID分区的数据集，并将其写入磁盘。这会导致每个分区在文件系统中获得自己的文件夹。现在我正在读回这些数据，并想先调用groupBy('ID')，然后再调用一个pandas_udf函数。我的问题是，既然数据是由ID分区的，那么groupBy('ID')会比没有分区的数据快吗？例如，使用文件夹结构一次读取一个ID是不是更好？我担心groupBy操作会遍历每条记录，即使它们已经被分区。
浏览 1提问于2019-11-07得票数 0
data.groupby(by="DAY").agg({"CLOSING_DATE": min})
为什么当我试图按我的数据获取稀疏列的最老日期(CLOSING_DATE大部分是空的)时，我会得到以下错误/envs/py_env/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/groupby/groupby.py",
浏览 9提问于2021-02-26得票数 2
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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.DataFrameGroupBy数据类型访问单个列
浏览 7提问于2018-10-27得票数 1
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因此，如果行从mp到mp共享相同的前缀和后缀，那么我想取所有共享它的行的平均TPC1，例如，对于116117，我有TPC1 (54.8+54.8+54.8)/(3)我想取共享相同信息的所有行的TPC1列的平均值我不知道在熊猫里该怎么做 import pandas as pd
a1=result.columns.get_loc
浏览 21提问于2021-11-08得票数 0
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master/data/2020/2020-08-18/threats.csv', index_col = 0) 这是我的代码- df = (threats.groupby也就是说，虽然存在于我的数据框中，但只有受威胁的列没有显示我实际按大陆和threat_type分组的列。 我想在我的数据框的大陆列上执行操作，但它没有显示为其中一列。
浏览 12提问于2020-08-23得票数 0
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如何将数据集与熊猫群相结合
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我有一个dataframe df和一个列df['table']，这样df['table']中的每一项都是具有相同标题/列数的另一个数据same。我想知道是否有办法像这样做groupby：name tableJoe Pandas df2Bob, df3, and df4Emil
浏览 0提问于2020-10-07得票数 7
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如何使用Pandas从groupby对象返回数据？这里的目的是读取CSV并用randIP()返回的值替换IP地址列中的每个IP地址。我尝试过很多方法，但这似乎是最成功的方法。self.df2正在打印为pandas.core.grouby.SeriesGroupBy对象。def __init__(self, filename): self.grouped = self.df.groupby(
浏览 0提问于2015-02-13得票数 0
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例如，更频繁地)其值将是按“串联”分组的“值”列中最常见的值，或将“值”列中的值替换为最频繁的术语本身，如下所示：
serie应用程序(self，func，*args，**kwargs) 688 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/groupby/gr
浏览 1提问于2019-09-27得票数 1
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我有一个数据集，其中包含具有许多列的条目，其中一列是条目的日期。在大多数情况下，如果一个日期至少有一个日志，那么它很可能有多个日志。为了分析每个日期的条目，我使用pandas groupby操作按日期对数据进行分组。我现在想知道如何才能用缺少的日期填充得到的groupby对象，为每个日期分配一个值为null或0的单行。
浏览 43提问于2021-08-13得票数 0
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我通过使用sum、max和min等函数将Pandas GroupBy和Groupby.agg用于我的数值列，但我注意到以前强加给我的列的数据类型(如np.int8、np.int16、np.int32)在GroupBy聚合后不会保留，实际上每一列都被覆盖为int64。Pandas版本1.1.5
我目前的解决方案是在完成groupby聚合后重新转换，这是一个已知的问题和/或有更好的解决方案吗？
浏览 19提问于2021-03-16得票数 1
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如何根据pandas dataframe中'one‘列的项目对'two’列中的值求和： df = pd.DataFrame({'One': ['A', 'B', 'A', 'B'], 'Two': [
浏览 7提问于2019-03-02得票数 0
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如果我做了一个groupby()后面有一个具有多层索引的滚动()计算，那么索引中的一个级别是重复的--最奇怪的。我用的是Pandas 0.18.1df = pd.DataFrame(data=[[1, 1, 10, 20], [1, 2, 30, 40], [1, 3,columns=['id', 'date', 'd1', 'd2'])
df.set_index(['id', &
浏览 3提问于2017-02-08得票数 6
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我也试着用谷歌搜索这个，但找不到pandas错误类型的列表。DataError的正确路径是什么
浏览 1提问于2015-04-08得票数 10
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1.0, 13: 1.0, 15: 1.0, 17: 3.0, 19: 1.0}}# This runs
a = pd.DataFrame.from_dict(x.to_dict()).groupby('store').apply(compute_indicator)
浏览 36提问于2020-03-22得票数 0
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\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 1720, in groupby grouper, exclusions, obj = get_group
浏览 0提问于2021-09-20得票数 2
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groupby在两列上，我在第三列上有一个value_counts。到目前为止一切顺利： df_group_chir = df_chir.groupby(['Spec','Year'])['type'].value_counts() 这将提供所需的结果：下面的代码也显示了1列： df_group_chir.columns
Index(['type'], dtype='object') 第一个结果是Pandas</em
浏览 28提问于2020-09-17得票数 0
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Pandas dataframe有一个这样的列：我想根据time列的groupby()逻辑创建ID列，如下所示：知道如何递增地这样做:使用index作为列，或者使用groupby()和rank函数：但是，如何使用所要求的方式来完成呢
浏览 1提问于2019-02-24得票数 0
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通常情况下，数据将与包装的列提供给您。它应该被解析为两列(CCY和小数)的数据，而不是六列。我的问题是，实现这一目标的最惯用方式是什么？我想要的是这样的东西：data.groupby(axis=1,by=data.columns.map(lambda s: s.replacegroupby操作返回数据帧的集合：
<pandas.core.groupby.DataF
浏览 3提问于2014-01-25得票数 1
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组并仅选定列
、、、
让我说，我只想选择列"ID“和”电子邮件“。我学会了如何只选择这样的某些列：我现在认为在这里添加ID和电子邮件是有意义的。grp = df.groupby('User')grp = df[['ID', 'Email']].groupby('User')
可以组合groupby和
浏览 1提问于2018-12-08得票数 2
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