我正在尝试转换一个分组的timeindex数据帧，因此每个索引都是一个新的列，并且这些列具有用于对应每个索引的数据，我该如何做呢？我想把它转换成这样的形式： ?
浏览 7提问于2020-07-15得票数 1
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我希望根据名称和品牌列各自的唯一值对它们进行分组。dataframe 我编写了以下python代码来对它们进行分组： high_products = products.reset_index().groupby(['name', 'brand'])[['name', 'brand', 'count_name']] 并<
浏览 23提问于2020-09-24得票数 0
根据我的需要，将user_id与其各自的aisle_id进行分组。现在，我希望将aisle_id值转换为列，将user_id作为索引，并将所有aisle_id作为列。然后，在我想要的值中，我希望user_id和aisle_id在前一个DataSet中匹配的次数。例如，如果user_id 1从aisle_id 12购买了3次，则DF1,12中的值将
浏览 20提问于2020-10-20得票数 0
Pandas DataFrame包含名为"date"的列，该列包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组：但是，这将按datetime值拆分数据。我想按“日期”列中存储的年份对这些数据进行分组</
浏览 1提问于2012-07-09得票数 94
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我有一个正确索引的Pandas数据帧：0 0 10 2 1 104 09我想提取以一列为条件的索引(其中delta值= 1)，但按另一列(y)的值对它们进行分组。理想情况下，我想要一本以
浏览 2提问于2018-04-22得票数 0
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全, 我有一个关于基于名称分组Pandas列的问题。我正在处理气候模型数据，并且我手头有两个索引-一个为每个模型成员提供唯一的名称(例如，以A、B、C等开头)。以及每个模型成员内具有不同模拟的一个(例如，成员'A‘可以包含AA、AB、AC等)。我想对以特定字符串开头的所有列进行分组(例如，我希望根据AA、AB、AC的开
浏览 37提问于2021-10-28得票数 0
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我的Pandas (df)的行索引是[0015, 0030, 0045, 0100, 0115, 0130, 0145, 0200, 0215, 0230.....2345]即。我想按[00, 01, 02, 03, 04, 05,.......23]
浏览 2提问于2020-04-28得票数 2
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我有一个数据框：
我想要将json格式的每一行的键和值解压到单独的列和它们各自的值中，以cast列的形式呈现。因此，基本上，cast_id、character应该在数据框中用它们各自的值分隔成列。我试过了：
from pandas.io.json import json_normaliz
浏览 0提问于2020-06-15得票数 0
我有一个有380万行和一列的pandas.DataFrame，我尝试按索引对它们进行分组。df = df.groupby(df.index).sum()<class 'pandas.cor
浏览 1提问于2017-06-23得票数 15
假设我有一个数据框df，其中包含以下列: id |site| time| click |impressions最后，我想按站点和时间对所有训练数据进行分组(对验证数据也是如此)(换句话说，对折叠索引求和，
浏览 3提问于2014-07-28得票数 0
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我有一个dataframe，它的时间值和组值作为列索引，由运行中的时间值索引。import numpy as npdata = np.array([np.random.randint(0,10,20), np.arangedataset.ind
浏览 2提问于2020-06-30得票数 1
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我有一个Pandas数据框，其中我希望对具有相同值的所有行进行分组，并按索引列对它们进行分组。X15 b Y25 c Z
28 c Z 我想要的输出是
浏览 11提问于2020-03-26得票数 0
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我用Pandas对Excel文件中的信息进行分组，用这些信息对值进行求和，以获得数据的摘要。summary_df.loc["Grand Total&
浏览 0提问于2018-07-09得票数 3
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在Pandas中，pandas.ols的window_type参数有一个rolling选项，但这似乎隐含着需要选择窗口大小或使用整个数据样本作为默认值。我希望以累积的方式使用所有数据。我正在尝试对按日期排序的pandas.DataFrame运行回归。对于每个索引日期，我希望使用从最小日期到索引i处的日期的可用数
浏览 5提问于2013-02-27得票数 5
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我有两个具有公共索引的数据格式。我想根据df1中列的子集对df2进行分组。我知道如何按df1中已经存在的多个列进行分组，比如df1.groupby(['col1', 'col2'])，我知道如何使用相同的索引(如df1.groupby(df2['col1']) )对不同
浏览 2提问于2021-11-29得票数 2
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如果按一个列分组，并使用as_index=False，这种行为在熊猫身上是可以预料的。但是，当我使用.agg时，as_index似乎不再像预期的那样运行。简而言之，这似乎并不重要。# importsimport numpy as np
np.random.seed(834)
aletter
浏览 2提问于2020-10-11得票数 0
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按列的值和索引对pandas dataframe进行排序是否可行？
如果按列的值对pandas数据帧进行排序，则可以得到按列排序的结果数据帧，但不幸的是，您会看到数据帧的索引顺序与排序列的值相同。那么，我是否可以按列对数据
浏览 2提问于2013-11-29得票数 59
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我一直在尝试弄清楚我可以使用什么类型的聚合来创建索引视图。仅供参考:我可以用SUM()创建一个。我还发现我不能用MIN、MAX和AVG创建索引视图。其他人呢？有可能吗？我在网上找不到任何信息，也不能在我的电脑上工作。
浏览 5提问于2015-08-25得票数 0
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Am从R切换到Python，满足了我的大多数数据分析需求，并遇到了以下问题。可能是我对groupby()的概念理解的结果。df = df[(df["Lead Source"] != "chase") & (df["Lead Source"] !", "Model Group", &qu
浏览 0提问于2014-10-01得票数 1
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我使用列表理解来索引一个numpy数组，并对这些值求和： df[col]=np.array([A_numpy_array[b].sum() for b in B_numpy_array]) 我的A_numpy_array是使用B_numpy_array的元素b进行索引的(它有800-900万个元素)。这部分代码是这个过程需要一段时间的地方，我完全用完了RAM，并开始写入磁盘。 据我所知，列表理解是P
浏览 13提问于2021-09-23得票数 1
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