这里是pandas和dataframes的新手!初始数据帧: A 1238 100
A 1238 90
A 3784 200
A 3784 500
B 1222 274
B 1222 400
C 2747 800
C 1384 100 我需要这样的输出:(C列是A列和B列的分组数据的最小值,B列是分组数据的顺序计数器): A 1 90
A 2 200
B 1 274
C 1 800
C 2 100 帮助!
我有一个包含重复行的数据格式
>>> d = pd.DataFrame({'n': ['a', 'a', 'a'], 'v': [1,2,1]})
>>> d
n v
0 a 1
1 a 2
2 a 1
我想了解如何具体地使用.groupby()方法,以便我可以向dataframe中添加一个新列,该列显示与当前列相同的行数。
>>> dd = d.groupby(by=['n','v'], as_index=F
我有一个包含两列时间序列数据的pandas数据帧。在我的实际数据中,这些列足够大,如果没有数据着色器,渲染就会很笨拙。我正在尝试比较这两个时间序列中的事件。但是,我需要能够分辨出哪个数据点来自哪个列。下面是一个简单的函数示例。如何让A列和B列使用不同的颜色映射? import numpy as np
import hvplot.pandas
import pandas as pd
A = np.random.randint(10, size=10000)
B = np.random.randint(30, size=10000)
d = {'A':A,'B'
是否可以对矩阵中每组三行的列值进行汇总?
我可以用人工的方式把三排相加起来。
例如
% matrix is the one I wanna store the new data.
% data is the original dataset.
matrix(1,1:end) = sum(data(1:3, 1:end))
matrix(2,1:end) = sum(data(4:6, 1:end))
...
但是如果数据集是巨大的,这是行不通的。
没有循环的情况下,有办法自动完成这个任务吗?
我正在尝试选择数据帧每组的第一行。
import pandas as pd
import numpy as np
x = [{'id':"a",'val':np.nan, 'val2':-1},{'id':"a",'val':'TREE','val2':15}]
df = pd.DataFrame(x)
# id val val2
# 0 a NaN -1
# 1 a TREE 15
当我尝试用groupby做这件事时
假设我有一个包含一个列A的多索引数据帧df。我想创建一个新的列B,将值m (例如0)和M (例如1)赋给每组列A中的最低值和最高值,同时对其间的所有值进行线性插值。
作为示例,请考虑以下df。我想为每个X组做插值
A
X Y
bar one -0.007381
two -1.219794
baz one 0.145578
two -0.249321
three -0.249321
four
使用pandas,我按窗口编号(Winnum)、纬度和经度对数据集进行了分组。 代码如下。 final=[(win[j],ttdf[0][i],ttdf[1][i],(ttdf[2][i]-shift[j])**2) for i in range(len(ttdf))
for j in range(len(ccdf))]
fidf=pd.DataFrame(final)
winnum=fidf[0]
latitue=fidf[1]
longitude=fidf[2]
difference=fidf[3]
titles = {0: 'winnum', 1: &
如何仅聚合pandas中的特定列?
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2],
'B': [1, 2, 3, 4],
'C': np.random.randn(4)})
df.groupby('A').agg(['max']) #works as expected, but gives values for col B & C
df.groupby('A&