Pandas: Filter或Groupby，然后进行转换以选择最后一行
Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理、清洗、转换和分析。
在Pandas中，可以使用Filter或Groupby方法来进行数据筛选和分组操作，并且可以通过转换操作选择最后一行数据。
- Filter操作：
- 概念：Filter操作是基于某个条件对数据进行筛选，只保留满足条件的数据行。
- 优势：Filter操作可以帮助我们快速筛选出符合特定条件的数据，便于后续的数据分析和处理。
- 应用场景：常见的应用场景包括根据某个列的数值大小、字符串匹配、时间范围等条件进行数据筛选。
- 示例代码：
- 示例代码：
- Groupby操作：
- 概念：Groupby操作是基于某个列的值对数据进行分组，然后对每个分组进行聚合操作。
- 优势：Groupby操作可以帮助我们按照特定的列对数据进行分组统计，便于进行数据分析和汇总。
- 应用场景：常见的应用场景包括按照某个列进行分组统计、计算每个分组的平均值、求和、计数等。
- 示例代码：
- 示例代码：
- 转换操作选择最后一行：
- 概念：转换操作可以对数据进行各种形式的转换，例如排序、去重、填充缺失值等。选择最后一行可以通过索引或切片的方式实现。
- 优势：选择最后一行可以帮助我们获取数据集中的最新数据，适用于时间序列数据或需要获取最新状态的场景。
- 应用场景：常见的应用场景包括获取最新的股票价格、天气数据等。
- 示例代码：
- 示例代码：
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我想将工作良好的Python脚本转换为C#。
我有一个C# DataFrame，使用Microsoft.Data.Analysis;库。列名是时间、地点、样品、温度。
我需要处理两个顺序的任务：
将时间和地点相同的行在Python (Pandas)中，我已经这样做了：
dF_out= df_in.groupby(['time','site'], as_index=False).agg({'sample':'sum', 'temperature':'last'})
查找与任意(所有!)
浏览 4提问于2020-08-18得票数 0
回答已采纳
我有一个包含2列的数据帧"dfClean“：
+---+-----+
|som| ano |
+---+-----+
| 1 | 1 |
| 2 | 0 |
| 3 | 1 |
| 4 | 1 |
我需要创建一个Python列表，在同一行的列"ano“中有1的值在"som”中。所以期望的输出是：pyLst = [1,3,4]
在Pandas中我使用过：pyLst = dfClean.som[dfClean.ano == 1].tolist()
我如何在PySpark或Scala中做到这一点，我需要导入哪些额外的库？
浏览 0提问于2021-03-03得票数 0
3回答
我有个数据：
import pandas as pd
d = {
'Country': ["Austria", "Austria", "Belgium", "USA", "USA", "USA", "USA"],
'Number2020': [15, None, 18, 20, 22, None, 30],
'Number2021': [20, 25, 18, None, None, None, 32],
}
df =
浏览 8提问于2022-03-08得票数 3
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18回答
我想打印Pandas分组的结果。
我有一个数据框架：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'three', 'three', 'one'], 'B': range(6)})
print(df)
A B
0 one 0
1 one 1
2 two 2
3 three 3
4 three 4
5 one 5
在按'
浏览 7提问于2014-03-27得票数 181
我对Pandas数据帧向量化(通过Pandas向量化本身或通过Numpy)的理解是将一个函数应用于数组，类似于.apply() (如果我错了，请纠正我)。假设我有以下数据帧：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'color' : ['red','blue','yellow','orange','green',
'white','black','brown',&
浏览 0提问于2018-11-01得票数 0
当对Pandas操作的结果执行筛选时，它返回一个数据。但是如果我想要做更多的组计算，我必须再次调用groupby，这似乎有点接近。有没有一种更地道的方法来做到这一点？
编辑：
为了说明我说的是什么
我们无耻地从潘达斯的文档里偷了一个玩具数据，然后分组：
>>> dff = pd.DataFrame({'A': np.arange(8), 'B': list('aabbbbcc')})
>>> grouped = dff.groupby('B')
>>> type(grouped
浏览 7提问于2016-03-06得票数 13
我有以下df：
import pandas as pd
frames = [9,12,14,15,16,17,18,22,23,24,25,30]
counter = [0,0,0,0,1,1,1,0,0,1,1,0]
df = pd.DataFrame({'frames':frames, 'counter':counter})
print(df)
frames counter
0 9 0
1 12 0
2 14 0
3 15 0
4
浏览 4提问于2022-09-20得票数 2
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pandas/python新手入门。如果groupby ('year','month,'Unit','Name')的总和小于1000，我会尝试过滤csv中的所有数据。理想情况下，我希望返回满足该条件的所有数据。
我的数据看起来像
[Unit Operation Date Item_Description Category Name year quarter month][1]
到目前为止，我一直在使用pd.pivot_table函数
df2 = pd.pivot_table(df,index=['year', 'q
浏览 4提问于2020-03-21得票数 0
1回答
我有一个df，看起来有点像这样：
Date Animal Height Weight
Jan-00 Cat 102 56
Jan-00 Cat 98 75
Jan-00 Cat 50 100
Jan-00 Cat 46 46
Jan-00 Cat 100 50
我想找出一月零号猫的平均体重，比一月零号猫的平均身高还要高。因此，在这个例子中，中位身高是98；而猫的平均体重比平均身高高53 (平均50，56)。我有很多不同的动物类型，所以我不想手动指定动物类型。
浏览 1提问于2020-10-12得票数 2
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我使用的是python，我有一个数据帧pandas：
unique_col | code | Col3 | ... | Col4
1 | A | aa | ... | aaa1
2 | A | bb | ... | aaa2
3 | A | cc | ... | aaa3
4 | B | dd | ... | aaa4
5 | B | ee | ... | aaa5
6 | B | ff | ... | aaa6
我需要生成
浏览 3提问于2021-05-27得票数 0
在IPython中，我在常规数据框架上执行groupby：
grouped
Out[356]: <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x7f0e78578750>
但是它上的filter似乎是获得了Series而不是数据帧：
...: def print_obj(x):
...: print type(x)
...: return True
...:
e=grouped.filter(print_obj)
<class 'pandas.core.s
浏览 3提问于2014-01-02得票数 2
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我有一个数据集，其中两列具有几乎完美的相关性，这意味着当一列具有某一值时，第二列具有另一特定值的可能性很高，例如：
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5],
'B': ['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'c', 'd', 'd',
浏览 3提问于2017-09-18得票数 2
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我尝试使用pandas dataframe来检索结果，以获得相同的结果
这是我的SQL查询：
SELECT strftime('%m', date_report) as month, count(*) as total_infector
from cases
where has_travel_history = 't' and age >= '50'
group by month
order by total_infector desc limit 2
使用pandas数据帧：
import pandas as pd
df = pd
浏览 4提问于2020-09-01得票数 0
从Moodle调查中，我得到了下一个DataFrame # -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({
"Id":[0, 1, 2, 3, 4, 5],
"App ABAP": ["Aucune expérience", "Aucune expérience", "en Bachelor", "Aucune expérience", "Aucune expérience", &#
浏览 14提问于2019-03-19得票数 1
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我正在处理表示向量(幅度和方向)的时序数据。我想要我的数据，并使用describe函数作为how参数。
但是，describe方法使用标准平均值，我想使用一个特殊的函数来平均方向。因此，我在pandas.Series.describe()实现的基础上实现了我自己的describe方法
def directionAverage(x):
result = np.arctan2(np.mean(np.sin(x)), np.mean(np.cos(x)))
if result < 0:
result += 2*np.pi
return result
d
浏览 1提问于2013-02-13得票数 5
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1回答
我在pandas中有一个数据帧，如下所示：Snapshot of my pandas dataframe 现在我希望转换数据帧，如下所示，根据排序的日期值(%m/%d/%Y)，使用分隔符为每个customerid连接属性'category‘。日期较早的订单具有对应的客户id，其类别列在第一位。 Desired/Transformed data frame
浏览 12提问于2019-02-24得票数 3
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这个问题有点类似于Pandas count groupbyed elemenys by condition 我有这样的数据帧： df = pd.DataFrame({
'user': ['1', '1', '1', '2', '2', '2', '3', '3', '3'],
'value': ['4', '4', '1', '2', &#
浏览 35提问于2020-08-06得票数 1
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2回答
假设我有以下数据：
import pandas as pd
data = {'Year':[2018, 2018, 2018, 2018, 2018, 2018, 2018, 2018],
'Month':[1,1,1,2,2,3,3,3],
'ID':['A', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'B'],
'Fruit':[&#
浏览 4提问于2019-12-30得票数 1
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我有张桌子：
id_1 id_2 id_3
47452 IN 13
47452 IN 13
47452 IN 16
31551 GA 6
31551 GA 6
我如何找到id_1的(id_2和id_3) == 1的一些独特的地方？(使用pandas)
因此，这里应该只返回31551。
代码：
import pandas as pd
d = {'id_1': [47452, 47452, 47452, 31551, 31551]
浏览 0提问于2019-06-30得票数 1
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我有一个csv，我使用spark.read导入到databricks中。这个大文件包含每日级别的记录/事务。我将数据帧减少到5列，并保持500,000行不变。我正在尝试构建这个源文件的汇总表，它在一个月级别(聚合)表示这些记录/事务。 该脚本有一个filter/groupby/sum命令，该命令返回一行，将数据汇总为一个月的计数。查询返回的行将如下所示： +---------+---------+-------+-------------+
| Country|StockCode|YYYY-MM|sum(Quantity)|
+---------+---------+-------+---
浏览 12提问于2020-07-12得票数 0
我想计算pandas dataframe "data“中重复元素的数量，特别是在roi列中，并将这个数字输入到count列的每一行中。
例如，roi 35出现两次，因此count列中的每一行都应该具有"2“。
现在我尝试了以下几种方法：
data['count'] = data.groupby('roi').roi.count()
但这失败了。我能做什么?
浏览 19提问于2019-11-01得票数 1
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1回答
我正在使用Pandas处理数据，我的数据如下所示：
>>> df = pandas.read_sql('select * from my_table', conn)
>>> df
time_list open close mkt_cap
0 2007-01-04 4.261631 4.104547 2.745555e+10
1 2007-01-05 4.052185 3.799105 2.541244e+10
2 2007-01-08 3.796196 3.
浏览 0提问于2015-09-18得票数 2
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2回答
我有一个很长的时间序列，以下列数据结尾。
ABC CDE
Date
2017-05-26 107.00 241.71
2017-05-30 107.27 241.50
2017-05-31 107.32 241.44
2017-06-01 107.10 243.36
2017-06-02 107.57 244.17
我想重新整理一下，使它成为每月的数据，但我有兴趣保留实际的最后一个月的日期在时间序列中。如果我知道，
df.resample('BM').last()
提供以下尾端
浏览 2提问于2017-06-06得票数 4
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2回答
柱的选择
、
我使用Pandas，我想按一列聚合数据，然后总结其他columns.You，如下所示：
data = {'name': ['Company1', 'Company2', 'Company1', 'Company2', 'Company5'],
'income': [0, 180395, 4543168, 7543168, 73],
'turnover': [4, 24, 31, 2, 3]}
df =
浏览 2提问于2022-01-30得票数 1
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给定两个数据文件(可以包含多个具有相同id的行)：
import pandas as pd
from io import StringIO
df1 = pd.read_csv(StringIO("""
userid,a,b,c,email_work
1,0,0,0,a@a.com
2,0,0,0,b@b.com
3,0,0,0,c@c.com
4,0,0,0,d@d.com
4,0,0,0,e@e.com"""))
df2 = pd.read_csv(StringIO("""
id,A,B,email_personal,
浏览 3提问于2020-04-11得票数 1
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通过使用Pandas groupby，我获得了某些用户在一周中的任何一天平均有多少活动的数据。根据用户和日期分组，我计算了过去30天内几个用户的最大值和平均值。
现在，我想要找出，对于每个用户，哪一天对应于他们的每日最大活动，以及该活动的平均大小。
在pandas中执行这样的任务的方法是什么？
原始数据如下所示：
userID countActivity weekday
0 3 25 5
1 3 58 6
2 3 778 0
3 3 7820
浏览 9提问于2016-09-28得票数 1
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4回答
我有一个简单的数据文件：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(columns = ['name', 'last', 'test_num', 'grade'])
df = df.append({'name': 'name_a',
'last': 'last_a',
'test_num': 1,
浏览 11提问于2022-05-02得票数 0
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2回答
我有一张数据文件，看起来像：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',\
'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],'C' :[1,1,2,2,3,4,5,6],'D',[11,11,12,12,13,14,15,16]})
我想过滤这个数据，只保留A
浏览 3提问于2017-09-30得票数 1
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1回答
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('list.csv')
print data
我正在尝试从这个表中获取数据并计算匹配项的数量
示例
我还在尝试优化大型数据帧的代码，只过滤具有多个客户端的票证：
double_tickets = data.TICKET.value_counts() > 1
notas_slice = double_tickets[double_tickets == True]
print notas_slic
浏览 0提问于2017-03-05得票数 0
2回答
我有一张像这样的数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'column': [0,0,1,1,1,2,2,2,2,1,1,]
})
column
0 0
1 0
2 1
3 1
4 1
5 2
6 2
7 2
8 2
9 1
10 1
我感兴趣的是识别与某些条件相匹配的所有连续序列(例如，索引数中没有跳变)，后者是琐碎的。
df[df['column
浏览 3提问于2022-08-31得票数 0
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下面是一个使用altair的简单图： import altair as alt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['a',2],['a',3],['b',4],['b',5],['b',4],['c',8]], columns=['Letters', 'Numbers']) 我绘制了每个字母的count()：a:2、b:3和c:1。 chart = alt.Chart(df).mark_bar().encode(
浏览 21提问于2019-02-06得票数 2
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我需要一些帮助来让我的脚本仅为7-月份绘制SPI值。我的脚本如下所示： from pandas import read_csv
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import cartopy
%matplotlib inline
df = pd.read_csv('SPI1_and_rr_for_200011.0.csv',header=0)
df 它是这样写的： time rr
浏览 83提问于2020-03-29得票数 0
这是我第一次问问题。 我正在处理一个大型的CSV数据集(它包含超过1500万行，大小超过1.5 GB )。 我正在将摘录加载到运行在Jupyter Notebook中的Pandas dataframes中，以基于数据集推导出一个算法。我根据MAC地址对数据进行分组，这导致了1+百万组。 我的算法开发的核心是运行这个操作： pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.filter 根据数据集的不同，运行此操作需要3到5分钟。为了开发这个算法，我必须执行这个操作数百次，甚至数千次。 此操作似乎是受CPU限制的，并且仅使用我的机器上可用的几个内核中的一个。我花了几个小
浏览 22提问于2019-02-10得票数 6
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我有一个包含" action“、"Filt”和"Val“列的dataframe，这些列度量了过滤操作的结果错误。我要计算每个"Action“和"Filt”的平均误差。目前，我通过迭代"Action“和"Filt”的每一个组合来实现这一点。但是，恐怕切片所花费的时间比我想要的要多。
import pandas as pd
in_dat = [
("run", "raw", 1),
("run", "deep", 1),
("jump",
浏览 0提问于2017-06-19得票数 2
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2回答
我试着用python熊猫绘制图表，到目前为止我还能读取sqlite数据库。我无法使用时间戳生成图形。我想用python熊猫绘制多行图。我想要月份(X轴)和数值(Y轴)图的不同线。
以下是我的数据帧(Df)输出：
这是我的密码
import sqlite3
from pylab import *
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import datetime as dt
conn = sqlite3.con
浏览 2提问于2015-03-19得票数 0
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我是Pandas的新手，我在这里读了很多文档，帖子和答案，但我一直无法辨别出一个好的策略来实现我的目标，抱歉，如果它已经回答了，我找不到它。这就是我所拥有的：
df = {'key': ['A', 'B', 'A', 'B'], 'value': [2,2,1,1]}
df = pd.DataFrame(df)
df
key value
0 A 2
1 B 2
2 A 1
3 B 1
我知道执行groupby()会返回一个groupby对象，而且我知道我可以使
浏览 0提问于2016-03-18得票数 1
1回答
我有一个数据集，其中有状态和城市，现在状态有多个城市，我想按状态对它们进行分组，并将输出转换为JSON
数据帧
City State
0 A foo
1 B bar
2 D foo
3 C moo
4 E foo
5 F bar
我是这样做的：
df = data[["City","State"]]
df.groupby("State")
但我得到以下信息
<pandas.core.groupby.generic.Da
浏览 0提问于2020-06-05得票数 0
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3回答
我不能做一个熊猫系列的对象群。DataFrames很好，但我似乎不能用系列赛来做群比。有人能让这件事成功吗？
>>> import pandas as pd
>>> a = pd.Series([1,2,3,4], index=[4,3,2,1])
>>> a
4 1
3 2
2 3
1 4
dtype: int64
>>> a.groupby()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, i
浏览 7提问于2013-07-29得票数 10
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2回答
我有一个熊猫的日期和价值的数据。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date':['11-10','11-10','11-10','12-10','12-10','12-10'],
'id': [1, 1, 2, 1, 1, 2],
'val':[20, 30, 40, 50, 25, 35] })
我希望过滤器DataFrame只
浏览 3提问于2021-12-01得票数 1
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我不明白熊猫群的产量。我从一个DataFrame (df0)开始，其中包含5个字段/列(zip、city、location、population、state)。
>>> df0.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 29467 entries, 0 to 29466
Data columns (total 5 columns):
zip 29467 non-null object
city 29467 non-null object
loc
浏览 3提问于2017-02-19得票数 6
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在pandas中，我想要做的是：df.groupby('A').filter(lambda x: x.name > 0) - group by列A，然后过滤名称为non positive的组。但是，当GroupBy.filter返回DataFrame时，这会取消分组，从而丢失分组。我想按这个顺序来做，因为它应该对计算要求较低，因为filter后面跟着groupby会遍历DataFrame两次，不是吗(首先过滤，然后分组)？此外，克隆分组中的组(到字典或其他东西)将失去无缝返回到数据帧的功能(就像在.filter的示例中，您直接获取DataFrame)。
谢谢
示例：
浏览 3提问于2018-04-14得票数 12
我试图在Pandas数据框架上执行groupby，但是对于日期类型来说它非常慢。在本例中，我认为date组的运行时运行时间比int长10倍，尽管没有对数据执行任何操作。
import datetime as dt
import pandas as pd
d = dt.datetime(year=2019, month=1, day=1)
dates = [d for x in range(1,1500000)]
ints = [1 for x in range(1,1500000)]
df = pd.DataFrame({'date': dates, 'int'
浏览 0提问于2019-07-31得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个用Python编写的机器学习应用程序，其中包括一个数据处理步骤。当我编写它时，我最初在Pandas DataFrames上进行了数据处理，但是当这导致了糟糕的性能时，我最终用普通的Python重写了它，使用的是for循环，而不是矢量化的操作，列表和切分，而不是DataFrames和Series。令我惊讶的是，用vanilla编写的代码的性能最终远远高于使用Pandas编写的代码。
由于我的手工编码的数据处理代码比原来的Pandas代码要大得多，而且更加混乱，所以我还没有完全放弃使用Pandas，而且我目前正在尝试优化Pandas代码，但没有成功。
数据处理步骤的核心包括以下内容:我首先
浏览 1提问于2017-11-20得票数 37
回答已采纳
我的目标是选择最接近月底的日期。例如，如何选择“2021-01-29”、“2021-02-26”？(有某种掩蔽方法吗？)
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'date': ['2021-01-28', '2021-01-29', '2021-02-25','2021-02-26']})
date
0 2021-01-28
1 2021-01-29
2 2021-02-25
3 2021-02-26
浏览 3提问于2022-02-04得票数 0
回答已采纳
2回答
我试图只选择同时具有两个值的行。
例如，我试图只选择一个在Ear列中同时具有的的病人。
在这种情况下，只有Lisa。
下面是我试图获得正确数据的代码。
import pandas as pd
data = {'name': ['Lisa', 'Lisa', 'Mac', 'Intosh'],
'ear': ['Right','Left','Right','Left']
}
df = pd.DataFrame(data,
浏览 0提问于2019-05-15得票数 3
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3回答
这里是Python新手。我正在努力了解熊猫群是如何工作的，并应用这些方法。我找到了的简单示例，我将其粘贴在下面：
import pandas as pd
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals
浏览 2提问于2019-09-01得票数 4
回答已采纳
我想以某种方式迭代下面Pandas数据集中的每一行，并以一种更紧凑的方式对其进行转换。
1)我需要检测Zone行中的更改，然后将具有相同Zone的所有行折叠为一行。
2)还需要计算同类型的最后一个和第一个Zone的时间差。在这里，我想我可以使用diff()函数，但我不知道该如何组合这些东西。
重要注意:数据集很大。因此，Zone值不仅仅是一次出现.在下面的示例中，将再次出现带有Zone = 'Between Space'的行。
示例dataframe：
Time Centre position X Centre position Y Datafile
浏览 2提问于2020-01-17得票数 1
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我似乎无法打印以下行：summarydata["Name"].groupby(["Tag"]).size()
不会得到错误：
File "C:\Users\rspatel\untitled0.py", line 76, in <module>
print(summarydata["Name"].groupby(["Tag"]).size())
File "C:\Users\rspatel\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\serie
浏览 0提问于2021-09-20得票数 2
在jupyter笔记本中完成以下任务：
在最拥挤的班级里有多少妇女？
表中有下列列：
PassengerId幸免于难，名为“性别年龄”SibSp Parch机票客舱
任务中的“类”是表中的“Pclass”。
不明白我该怎么解决这个问题。
计算了每班的人数：
data_by_class = data.groupby(['Pclass'])
data_by_class['Pclass'].value_counts()
输出：
Pclass Pclass
1 1 216
2 2 184
3 3
浏览 4提问于2020-02-18得票数 1
回答已采纳
我有这样的数据帧
import pandas as pd
raw_data = {'ID': ['101', '101', '101','101', '101', '101', '102', '102', '102', '102','102', '103', '103', '103', '103','102', '1
浏览 0提问于2019-03-11得票数 0
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