我知道，如果它是滚动窗口平均值计算(例如df.rolling(5).mean())，那么我将在rolling()中有一个可选参数，它允许我指定计算平均值所需的有效(非NA)值的最小数量；如果至少有与指定一样多的非NA值，则返回平均值，否则返回NaN值。当使用groupby / resample时，我正
浏览 58提问于2021-02-20得票数 1
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此外，如果行范围(窗口)不包括最小数量的非NAs，则会返回NA。这是一个包含原始数据集和所需结果数据集的玩具示例，其中窗口长度为5，非NAs的最小所需数量为3，Score是要求平均值的变量，Person是分组变量。NA值开始
对于人员1，窗口从第一行开始(遇到第一个非NA分数)，并在第五行结束，得到的平均值为5
浏览 13提问于2019-11-21得票数 1
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我有一个名为df的熊猫数据栏，有500个栏和200万条记录。但是，如果90%或更多的栏在整个记录中缺失了值，我如何才能将整个记录降到熊猫中呢？
浏览 8提问于2022-04-05得票数 0
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10 13 MOBILE NOKIA 其中，我希望将TYPE列转换为每个唯一值的新列, **kwargs)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/groupby.py", line 3179, in aggregate
浏览 23提问于2017-03-16得票数 2
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我想在agg()函数后面添加一个列，其中包含非NaN的数量。"len“不区分NaNs和非Nans。在下面的示例中，我探索了np.sum和np.mean只使用非NaNs的事实。但一定有更好的方法来达到同样的结果？import pandas as pddf = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 1, 0, 0, 0]
浏览 0提问于2020-07-31得票数 0
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我正在处理一个名为Ozon的数据帧。它有一个名为O3的列和一个DatetimeIndex。现在我创建了一个新的数据帧，这样我就可以获得每天的平均ozon值： dailymeanozon = ozon.groupby(pd.Grouper(freq='1D')).mean() 这工作得很好，但是在某些日子里，(正确的)臭氧测量值真的很少。因此，在某些日子里，日平均ozon值并不具有全天的代表性。因此
浏览 12提问于2020-12-17得票数 0
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, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA
浏览 2提问于2015-11-24得票数 0
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pandas有没有一种内置的方法，可以在同一列df["returns"]上应用两个不同的聚合函数f1, f2，而不必多次调用agg()？示例数据帧：import datetime as dtdf = pd.DataFrame：df.groupby("
浏览 0提问于2012-09-26得票数 190
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我需要通过只考虑给定百分位数范围之间的值来估计熊猫DataFrameGroupBy的平均值。pd.DataFrame(a)m1 = groupby.mean()m1 = 1 2 2.333333
但是，如果选择百分位数范围来排除最大值和最小<em
浏览 7提问于2018-11-13得票数 3
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我有一个表示组成员资格的Group列，以及许多其他包含数值的列。对于包含数值的每一列，我希望获得每个子组的平均值、标准差和样本大小。R提供了大量的警告消息，例如： 在mean.default(noquote(x)，na.rm = T)中:参数不是数字或逻辑的:返回NA 在is.data.frame(x)中:通过强制引入的NAs 但是我也尝试过使用across函数，但结果显然是错误<
浏览 21提问于2021-07-06得票数 1
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这个问题集中在熊猫自身的功能上。仍然有解决方案()，但有自己编写的函数。在SPSS中，有一个函数MEAN.n，当该列表中的n元素有效时，它给出了数字列表的平均值，只有 (not pandas.NA)。使用该函数，只有在最小数量的项是有效的情况下，才能计算缺少的值。有熊猫做这件事的功能吗？值[1, 2, 3, 4, <em
浏览 4提问于2022-01-08得票数 1
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我试图(实质上)通过移动到R+h2o.ai来加速一些R代码。在h2o中是否有与拆分应用-组合方法不兼容的摘要函数列表？temp <- h2o.group_by(data=df.hex, meanproc_cols_list),
浏览 0提问于2019-02-18得票数 0
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对于单个行，实际值(在可用的情况下)是存在的，而不是NaN (即NA)：我从中得到了答案，我应该使用.groupby(...).first() -'> (1): [[79423, <NA>, <NA>, 5]]由此，我推断--从本质上说，groupby('event')为“eve
浏览 1提问于2020-04-11得票数 1
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我试着从这里Mean by factor by level代码，但它不工作。这是我的情况。从航班数据集中，我想知道UA航空公司所有飞机的平均航班延误。library(nycflights13)mean(flights$air_time[flights$carrier == "UA"]) 但是结果就是 [1] NA 我做错什么了
浏览 11提问于2020-06-19得票数 2
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这是一个概念性的问题，我没有具体的问题。df[...].groupby(.....).sum() only sums columns,
而在R上，我可以有
浏览 6提问于2014-11-12得票数 21
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我有一个熊猫DataFrame，我想在一个列上执行最小，最大，平均，中值的计算，用A，B和C列对它们进行分组，然后我想将结果合并到初始的DataFrame。当我计算中间值时，我成功地使用了低音：用于最小</
浏览 1提问于2019-08-06得票数 3
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我知道rank方法存在于pandas.DataFrame.groupby中，但我想知道是否可以使用最小rank方法来获得与R编程语言中针对以下问题的结果相同的结果。复制到我的github的数据集是几MB。我的尝试：import pandas as pd
flights = pd.read_csv('https://github.com/
浏览 0提问于2019-04-24得票数 1
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我试图使用dplyr和大约()对组中的值进行线性插值，不幸的是，其中一些组的值都丢失了，所以我希望近似直接跳过这些组，然后继续处理其余的值。我不想推断或使用最近的邻近观测数据。id,year,valuec1,1999,NAc1,2
浏览 1提问于2016-05-23得票数 2
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但是，这个列表的一个条目本身就是一个数组(或者可能是一个pandas.Series)。我需要分组和平均，但我无法让它开始工作。.95},df=pd.DataFrame(ls)
我可以通过执行来执行数字值n和
浏览 3提问于2014-04-18得票数 0
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我根据“性别”和“Pclass”计算df['Age']的平均值，以填充df['Age']中的NaNs。守则如下：df = pd.read_csv('train.csv')
df['Age'] = df.groupby(['Sex','Pclass'])['Age'].transform(lambda x:x.fillna(x.mean<
浏览 2提问于2019-12-30得票数 2
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