我正在尝试使用groupby中的两个变量来计算多列的标准差。然而,我的代码抛出了一个错误,我很难找出它。 我正在使用https://www.shanelynn.ie/summarising-aggregation-and-grouping-data-in-python-pandas/作为指南。 以下是示例数据帧: Book Home Num Pointspread odds
A P -135 -2.5 -110.0
B P NaN -3 -101.0
B P NaN -3
我有以下这些模型: season:
public function club()
{
return $this->hasMany('App\Models\Club');
}
俱乐部:
public function season()
{
return $this->belongsTo('App\Models\Season' ,'season_id');
}
public function league()
{
return $this->be
这应该很简单。我想要的是根据函数的结果进行分组的能力,就像在SQL中一样,您可以按表达式进行分组:
SELECT substr(name, 1) as letter, COUNT(*) as count
FROM table
GROUP BY substr(name, 1)
这将计算以字母表中的每个字母开头的name列的行数。
我希望在python中也这样做,所以我假设我可以将一个函数传递给groupby。但是,这只会将索引列(第一列)传递给函数,例如0、1或2。
import pandas
# Return the first letter
def first_letter(row):
当我尝试按特定列进行groupby和sum by dataframe时,我会得到以下错误。
ValueError: Grouper for '<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>' not 1-dimensional
我检查了其他解决方案,这不是双列名称标题问题。
请参阅下面的df3,除最后两列外,我希望对所有列进行分组,我想要sum()。
dfs head显示,如果我只是按列名称分组,它可以正常工作,但不适用于iloc,因为我知道iloc是我想要分组的正确公式。
我需要使用ILOC作为最终的dataframe将
我的表里有5列
Name, UserID, Depertment, JobCode, Template
我想找到Count(Template) Group By Department and JobCode,但也想选择其他列。
我的问题是:
Select UserID, Department, JobCode, Template, Count(Template)
From MyTable
Group By Department, JobCode
获取错误:
UserID在选择列表中无效,因为它不在“组按列表”中。
有没有办法告诉pandas不要按字符列索引?我的代码是
A=['a','b','c']
B=[1,2,3]
pd.DataFrame(A,B)
0
1 a
2 b
3 c
我想要的是两列,这样我就可以按A列分组了,我该怎么做呢?我可以这样做,但我想跳过列名,以获得尽可能多的性能。
pd.DataFrame({'A':A,'B':B})
A B
0 a 1
1 b 2
2 c 3
与Pandas中的SELECT * FROM df WHERE id in (3,1,2) ORDER BY FIELD(id,3,1,2)类似的查询是什么?
list_ids = [3, 1, 2]
df[df.id.isin(list_ids)]#.sort_by_field('id', list_ids)
afaik .sort_values()只能按数据格式中的列进行排序。
注意:我不想按多个/列列表进行排序。我想按照特定的值列表对一列进行排序。
在Pandas中,如何在同一个数据集中进行多步/顺序聚合?好像每个步骤都是下一个步骤的“子查询”。
在SQL中,我可以这样想:
SELECT x.A, COUNT(x.B) as B_COUNT, SUM(x.C_SUM) as C_SUM
FROM (
SELECT df.A, df.B, SUM(df.C) as C_SUM
FROM df
GROUP BY df.A, df.B
) x
GROUP BY x.A
在Python3.4和Pandas0.19.2中工作,我有这样一个数据框架:
import pandas
import numpy
numpy.rand
我有一个dataframe,我想按ID字段的第一部分进行分组。例如,假设我有以下内容:
>>> import pandas as pd
>>> df=pd.DataFrame(data=[['AA',1],['AB',4],['AC',5],['BA',11],['BB',2],['CA',9]], columns=['ID','Value'])
>>> df
ID Value
0 AA 1
1
这里我读了一个文件"userdata.xlsx":
ID Debt Email Age User
1 7.5 john@email.com 16 John
2 15 john@email.com 15 John
3 22 john@email.com 15 John
4 30 david@email.com 22 David
5 33 david@email.com 22 David
6 51 fred@email.com 61 Fred
7 11 fred@email.com 25 Fred
8
在升级到MySQL 8.0之前,我以前使用GROUP BY不选择重复项,但现在我得到了:
1055 - SELECT list的表达式#2不是按子句分组,而是包含非聚合列'database.orders.ID‘,它在功能上不依赖于按子句分组的列;这与sql_mode=only_full_group_by不兼容,时间:0.02800s
我知道我可以按以下方式更改mysql模式:
mysql -u root -p
mysql > SET GLOBAL sql_mode=(SELECT REPLACE(@@sql_mode,'ONLY_FULL_GROUP_BY'