我有一个数据框架。df = ...
def func(expected_listnew_df.columns yields: [ ('A','max'), ('A','sum'), ('B',
浏览 22提问于2020-03-28得票数 0
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我一直在玩pandas数据帧中的聚合。我使用以下方法进行聚合： agg_dict = {'a':{'a':'mean'},'c':{'c':'min'}}
aggregated_df = df.groupby("batch").agg(agg_dict) 问题是，我希望最终的数据
浏览 21提问于2020-09-05得票数 0
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我试图创建一个返回interpolation函数的UDF，但该函数返回一个序列，带有索引并抛出异常。from pyspark.sql.types import FloatType
def我最初的想法是因为我返回了一个具有多个值的序列，但我不知道如何准确地解决这个问题。 如果我更改我的函数，例如，返
浏览 16提问于2019-02-07得票数 1
我在pandas数据帧中执行了group by，以查看每个位置和每个日期有多少行。agg_count = df.groupby(['date', 'location']).count()
现在，我希望看到这个新数据帧中满足特定条件的行。比如说，计数大于50。我如何高效地迭代这个巨大的数据帧来获得这些行？
浏览 1提问于2013-03-26得票数 1
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我在python (2.7)中有一个pandas (v0.12)数据帧data。我对data中的A和B列进行了groupby()，以形成类型为<class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy'>的groups对象。我想遍历groups中包含多行的数据帧并对其应用一个函数。我的
浏览 1提问于2015-02-20得票数 0
我的初始数据帧(df1)如下所示：1111 2017-12-011111这是我的代码，试图用memberId和最近一次交易以来的天数创建一个新的数据帧：import pandas as pd
gb=df1.<
浏览 0提问于2017-12-07得票数 1
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我想对列B和C执行AGG操作，同时对列D使用LISTAGG。 目前我做了两次groupby -一次是针对LISTAGG的，一次是针对AGG的-之后我加入了两个结果数据帧。我想知道是否有可能在同一个groupby调用中同时执行LISTAGG和AGG操作？最小示例： import pandas as pd
df = pd.DataFrame( {'A' : [1,
浏览 11提问于2021-08-11得票数 0
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我正试图在我的数据集中平均每年秋季和春季的海水温度。假设有三列(年份/季节/温度)列出了如下内容: 1963、秋季、75，并继续不同的年份和春秋季节。到2021年，我怎样才能计算出1963年秋季、1963年春季、1964年秋季等的平均气温？我的目标是能够从这些平均值中显示温度随时间的变化。到目前为止，我只有温度和时间的散点图，没有预料到会有任何问题，但我认为每年有多个温度相互矛盾(不分离秋季/春季)确实损
浏览 4提问于2022-11-22得票数 0
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假设我有一个有3列的数据帧。我想按其中一列对其进行分组，并使用自定义聚合函数为每个组计算一个新值。
这个新值具有完全不同的含义，它的列没有出现在原始数据帧中。因此，实际上，我希望在groupby() + agg()转换期间更改数据帧的形状。原始数据帧看起来像(foo, bar, baz)，并且有一个范围索引，而结果数据<
浏览 2提问于2018-11-08得票数 7
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我想从系列中构建一个矩阵，但在此之前，我必须对这些系列进行重新采样。但是，为了避免使用replace(np.nan, 0.0)两次处理整个矩阵，我希望将数据帧附加到收集数据帧，然后在一次遍历中删除NaN值。因此，不是
user_activities = user.groupby(["DOC_ACC_DT", "DOC_ACTV_CD"]).agg("sum")["SUM_DOC_CN
浏览 5提问于2016-09-14得票数 12
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"srch_adults_cnt") > 0) .filter(df("is_booking") === 0) .agg(count("*").alias("count"))
浏览 2提问于2018-11-08得票数 0
我正尝试在Dask中执行groupby函数来创建一个新的Dask数据帧。然而，当我做groupby时，结果是一个熊猫系列。当我在Pandas中执行相同的操作时，我确实返回了一个新的数据帧。如何返回新的dask数据帧？返回：和
type
浏览 4提问于2019-10-09得票数 0
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在我的应用程序中，我使用groupby对dask数据帧执行聚合，并按某个id排序。import numpy as np
浏览 0提问于2018-02-17得票数 4
如果我对mysql表执行以下group byFROM my_table我得到的是一个有三列的表我如何在熊猫数据帧上做同样的事情？分组依据操作将<e
浏览 8提问于2017-07-01得票数 3
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我去了的链接
我们能不能运行Pandas，numpy数据帧功能上的火花。对于numpy the np.where和像df.groupby‘’..agg()这样的熊猫
浏览 5提问于2020-01-21得票数 0
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我有一个这样的Pandas数据帧： import pandas as pd {'gender':['F','F','F','F','F','M','M',)和total (发送的消息数量)。我想知道如何计算定义为点击量/总点击量的百分比，以
浏览 22提问于2020-10-14得票数 1
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我试图了解如何在“groupby”或数据帧中的每个组中应用函数。(['Sector'],as_index=False)
pandas.core.groupby.DataFrameGroupBySector | Value
tech | -1.454632
浏览 2提问于2014-08-08得票数 0
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如何将函数应用于需要来自groupby数据帧的多个列的参数并返回两个缩放器值的pandas groupby。 下面是可重复的示例。最后一行获取f_value import pandas as pdfrom statsmodels.formula.api import ols
import plotly.express但是，以下内容</
浏览 81提问于2020-08-18得票数 2
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我有一个数据帧，df，定义为： Empty DataFrameIndex: [timestamp, device_type, os] 我尝试按时间戳和设备类型分组，并在上面预置.agg，如下所示： df.groupby(['timestamp', 'device_type']).agg({'sessions_sum': 'sum'}) 这给了我一个KeyError： ** KeyError: KeyE
浏览 95提问于2020-12-03得票数 0
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