如何遍历由.groupby('...').size()命令生成的Pandas Series并获得组名和计数。举个例子,如果我有:-1 7 1 14我如何循环它们,使得每次迭代都有-1 & 7,0& 85,1& 14和2&5的变量?示例:
for i, row in enumerate(df.groupby(['foo'
我需要找到一个子集的子集,并且需要迭代地进行,然后在这个子集的每个实例上计算一个值,然后将其保存到一个新的输出表中。为了更好地解释,我有一个类似于下图所示的数据框; 我需要迭代数据集,并对团队A(组2)的所有人员1(组1)的成本求和。我的理解是使用嵌套循环,如下所示: for Person in Group1:
output.append(Person, Team, Newcost) 然而,我是Python和
我使用groupBy (on 1列)+ apply组合来向dataframe添加一个新列。apply使用参数调用自定义函数。条件,新列中填充了1或0。这些是我的数据的统计数据: dataframe有3130行和49列。groupBy生成1499个单独的组。如果我在customFunction中输出一些调试文本,我观察到通过每个组的实际迭代速度相当快,但是在结束时需要更长的时间(比迭代本身长),直到<
我正在尝试基于某个键对两个数据帧进行成对比较,但我很难在double for循环中使用pandasgroupby,因为它非常慢。有没有什么方法可以优化我,使我不必每次运行外部循环时都重新计算组?我尝试使用相同的groupby变量,但它似乎不能解决重新计算问题。mygroups = mydf.groupby('mykey') for key2,subdf2 in my