Pandas矢量化方式创建大小为n的组？
Pandas是一个强大的数据处理和分析工具，在Python中广泛应用。它提供了矢量化的方式来处理数据，使得数据操作更加高效和便捷。
要创建大小为n的组，可以使用Pandas的DataFrame和Series对象进行操作。
首先，可以使用DataFrame对象的构造函数来创建一个包含n个空组的DataFrame。示例代码如下：
import pandas as pd
n = 10 # 组的大小
df = pd.DataFrame(index=range(n))上述代码中，我们使用range(n)作为索引来创建一个DataFrame对象，该对象不包含任何数据，只有n个空组。可以根据实际需求添加数据。
另外一种创建大小为n的组的方式是使用Series对象。示例代码如下：
import pandas as pd
n = 10 # 组的大小
s = pd.Series(index=range(n))上述代码中，我们同样使用range(n)作为索引来创建一个Series对象，该对象也不包含任何数据，只有n个空组。可以根据实际需求添加数据。
这种矢量化方式创建大小为n的组的优势是可以方便地对数据进行统一操作，而无需使用循环或其他复杂的操作。同时，Pandas提供了丰富的数据处理和分析函数，可以轻松地对这些组进行进一步的操作和分析。
在实际应用中，Pandas的矢量化方式创建大小为n的组可以用于各种场景，例如数据清洗、数据聚合、特征工程等。具体使用方式和操作取决于具体的需求和数据。
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相关·内容
我正在尝试编写一个自定义聚合函数，它将始终从每个组中选择以最少零结尾的字符串。例如，下面是一个数据帧示例： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"group" : [1, 1, 1, 2, 2], "value" : ["10534", "30400", "30400", "34355", "35000"]}) 我在这里的目标是返回如下内容： group value
1 "10534"
1 "1
浏览 28提问于2021-08-16得票数 0
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Pandas (或NumPy)是否有内置的聚合？我可以用来优化下面用***标记的行吗？
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>>
>>> df = pd.DataFrame({'A':[1,21,4,5,3,3,5,653,2], 'B':[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})
>>> steps = 3
>>>
>>>
浏览 3提问于2017-06-12得票数 1
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假设我有一个块稀疏的DataFrame。我的意思是，有几组行具有不相交的非空列集。存储这个巨大的表将在值中使用更多的内存(nan填充)，并将表解压到行将创建一个大型索引(至少在保存到磁盘时是这样的.我不完全清楚是否有一些有效的MultiIndexing应该正在进行)。
通常，我将块作为单独的DataFrames存储在一个dict或list中(删除nan列)，并创建一个具有与DataFrame几乎相同的api的类，“手动”将查询传递给块并连接结果。这很好，但是需要少量的特殊代码来存储和处理这些对象。
最近，我注意到pytable提供了类似于此的特性，但仅用于。
在熊猫身上有什么办法来解决这个问题
浏览 0提问于2013-09-22得票数 0
我有一个名为dissmeasure的自定义函数，它从频率的输入向量输出标量。另一个名为music.tone2freq的函数将整数数字转换为频率。
我的目标是为x，y整数的所有对创建一个dissmeasure的曲面图，其中X和Y等于[0:1:11]。
它应该是这样的(这是mesh(X,Y, ones(12,12) ) )：
根据，我尝试的是：
[X,Y] = meshgrid(0:1:12)
Z = dissmeasure(music.tone2freq([X., Y.]))
但我得到了Error: Expression or statement is incorrect--possibl
浏览 2提问于2015-10-20得票数 1
问题:创建最有效的函数将一维数组(group_id列)转换为另一个一维数组(输出列)。
这些条件是：
在本例中，n组最多可以是任意批处理的n=2。
每个批必须包含相同大小的组。
微不足道的条件:尽量减少批次的数量。
该函数将这些不同大小的组分配到具有唯一标识符的批中，条件是每个批具有固定的大小，并且每个批只包含相同大小的组。
data = {'group_size': [1,2,3,1,2,3,4,5,1,2,1,1,1],
'batch_id': [1,4,6,1,4,6,7,8,2,5,2,3,3]}
df = pd.
浏览 4提问于2018-10-02得票数 2
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要将多个变量传递给一个普通的python函数，您只需编写如下代码：
def a_function(date,string,float):
do something....
convert string to int,
date = date + (float * int) days
return date
在使用Pandas DataFrames时，我知道您可以基于一个列的内容创建一个新列，如下所示：
df['new_col']) = df['column_A'].map(a_function)
# This m
浏览 2提问于2015-05-22得票数 6
1回答
高效运行的牛顿算法
、、、
这与我刚才提出的另一个问题有关。我想在一个大型数据集上运行牛顿方法。下面是我使用循环创建的代码。我需要在大约5000万行代码上运行它，而这个循环非常笨拙。有没有更有效的方式使用Pandas/Numpy/ect来运行它？提前感谢
In:
from pandas import *
from pylab import *
import pandas as pd
import pylab as plt
import numpy as np
from scipy import *
import scipy
df = DataFrame(list([100,2,34.1556,9,105,-100]))
浏览 0提问于2014-07-19得票数 1
3回答
我正在和一些朋友讨论一段代码，我们讨论了在C中使用memset函数，如果我们初始化一个大小为N的数组，那么这个函数在Big-O符号中的顺序是什么？
浏览 0提问于2012-07-26得票数 9
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我写道：
def revertcheck(basevalue,first,second):
if basevalue==1:
return 0
elif basevalue > first and first > second:
return -abs(first-second)
elif basevalue < first and first < second:
return -abs(first-second)
else:
return abs(first-second
浏览 0提问于2018-12-10得票数 0
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我正在使用一个修改版本的，以创建轮廓从分水岭分割的图像产生的边缘。在这个结果中，每个级别只有一个等高线，由行列索引对构成.
这是很容易显示轮廓，如在演示。但是我想要做的是使用enumerate循环将每个轮廓的每个顶点附加到Pandas DataFrame中，将行和列索引分开，然后在单独的列中添加一个级别/轮廓索引。
为了举例说明，我将从一个小玩具例子开始，其中每个轮廓只有一个索引。使用此代码：
np.random.seed(131)
test = np.random.randint(50, size=5)
n_list = []
t_list = []
for n, t in enumerat
浏览 0提问于2018-04-19得票数 1
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1回答
我需要创建一种基于user_id值的相似性矩阵。我目前正在使用Pandas来存储我的大部分数据，但是我知道迭代是非常反模式的，所以我正在考虑创建一个集合/字典嵌套来存储相似性，类似于一些建议的结构here 我只存储N个最接近的相似度，所以它的值如下所示： {
'user_1' : {'user_2':0.5, 'user_4':0.9, 'user_3':1.0},
'user_2' : ...
} 这将允许我很容易地通过执行dict_name[user_id]来访问邻居。 本质上，最外层的字典关键字将
浏览 9提问于2021-04-14得票数 0
1回答
我在spark数据帧中有非常大的数据集，它们分布在节点上。我可以使用spark库pyspark.sql.functions进行简单的统计，如mean、stdev、skewness、kurtosis等。 如果我想使用像Jarque-Bera (JB)或Shapiro Wilk(SW)等高级统计测试，我会使用像scipy这样的python库，因为标准的apache pyspark库没有它们。但为了做到这一点，我必须将spark数据帧转换为pandas，这意味着将数据强制到主节点中，如下所示： import scipy.stats as stats
pandas_df=spark_df.toPan
浏览 30提问于2020-09-13得票数 0
我需要了解如何翻译这几行MATLAB代码。我不知道如何创建n元素的向量n1，以及如何使用与MATLAB中相同的公式填充它。
下面是MATLAB代码：
nc = 200; ncmax = 600; dx = 0.15e-04;
r = (dx/2):dx:dx*(ncmax+3);
n1(1:nc) =(1 ./ (s.*sqrt(2*pi).*r(1:nc))).*exp(-((log(r(1:nc)) - med).^2)./(2*s^2));
我在Python语言中有以下代码，但n1始终是nc元素的空数组：
import numpy as np
r =np.arange((dx/2)
浏览 0提问于2017-01-16得票数 0
1回答
我试着用熊猫做一些数据处理。我有一个带有两列x,y的excel文件。x中的元素数对应于它与列y中的元素所做的连接数(n_arrows)。列x中唯一元素的数量对应于唯一点的数量(n_nodes)。我想要做的是用column x中的唯一元素和column y中的元素生成一个随机数据帧(10^4次)？我想要处理的代码附在一起了。如有任何建议，将不胜感激
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('/home/amit/Desktop/playing_with_pandas.csv')
num_nodes = df.
浏览 1提问于2018-04-16得票数 1
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2回答
我在pandas dataframe中有一个变量，值如下
print (df.xx)
1 5679558
2 (714) 254
3 0
4 00000000
5 000000000
6 00000000000
7 000000001
8 000000002
9 000000003
10 000000004
11 000000005
print (df.dtypes)
xx object
我如下所示，以便将其
浏览 5提问于2017-02-23得票数 1
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2回答
计算概率2随机的人在同一组？
、、、、
在我的数据集中，有一些N人员被分成三个组( (groups = {A, B, C}) )。我想找出两个随机的人，n_1和n_2，属于同一个群体的概率。
我有每一组的数据，有多少人属于他们。重要的是，每一组都有不同的规模。
import pandas as pd
import numpy as np
import math
data = {
"Group": ['A', 'B', 'C'],
"Count": [20, 10, 5],
}
df = pd.DataFrame(data)
Gr
浏览 0提问于2019-09-23得票数 4
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我正在尝试用numpy编写一段代码，其中它输出索引之间的最大值。我认为使用argmax是很有用的。然而，我不知道如何在不使用python中的for循环的情况下使用切片。如果有针对此的pandas函数，那么它也可以使用。我想让计算尽可能快。 list_ = np.array([9887.89, 9902.99, 9902.99, 9910.23, 9920.79, 9911.34, 9920.01, 9927.51, 9932.3, 9932.33, 9928.87, 9929.22, 9929.22, 9935.24, 9935.24, 9935.26, 9935.26, 9935.68,
浏览 34提问于2021-01-28得票数 0
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官方指南
我正在尝试使用最新的示例代码
>>> import numpy as np
>>> from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
>>> y = np.array([0, 0, 1, 1])
>>> skf = StratifiedKFold(n_splits=2)
>>> skf.get_n_splits(
浏览 12提问于2020-10-02得票数 4
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如果我用pandas从csv文件加载数据，如下所示：
LineData = pd.read_csv('calibration.csv')
y = LineData['peak']
如何在不更改原始列y的值的情况下，一次性将此列应用于下面的函数，并将新值的副本作为新列y2返回：
def Test(n):
return 17.4 + (n - 269) * (2.2/41)
浏览 11提问于2020-02-06得票数 0
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假设我想为一个2d数组中的所有元素分配5。首先我尝试了memset
int a[3][4];
memset(a, 5, sizeof a);
和
int a[3][4];
memset(a, 5, sizeof(a[0][0])*3*4);
但同样的结果是all the elements becomes 84215045。
然后我试着用fill_n，它显示了积累失败。fill_n似乎不能处理2d数组。
那么，有什么快速的方法可以使2d数组中的所有元素都达到某个值呢？在C++？
***********************************************************
浏览 7提问于2016-02-16得票数 2
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我一直试图使用OpenCL c++绑定(Version1.2)实现一个简单的并行算法。大致如下是c代码(没有OpenCL)：
typedef struct coord{
double _x;
double _y;
double _z;
}__coord;
typedef struct node{
__coord _coord;
double _dist;
} __node;
double input[3] = {-1.0, -2, 3.5};
//nodeVector1D is a 1Dim random array of struct __node
浏览 0提问于2018-09-05得票数 0
1回答
我正在寻找一个完全向量化的模型，用于均值恢复波动率过程-也就是Ornstein-Uhlenbeck过程。
我遵循了这里的代码：，它有一个类似但不同的方程式。
import pandas as pd
import numpy as np
def OU_estimation(M=100000, N=25, T=25, sigma=.1, mu=1, lambda_est=1, S0=1):
dt = T/N # simulation time step
S = np.zeros((M,N+1))
S[:,0] = S0
for n in range(N):
浏览 0提问于2014-07-27得票数 2
1回答
我有一个程序，可以反复计算矩阵积x'Ay。更好的做法是通过调用MKL的blas (即cblas_dgemv和cblas_ddot )来计算这一点，这需要将内存分配给一个临时向量，还是简单地接受x_i * a_ij * y_j之和更好？换句话说，MKL的blas理论上是否增加了任何价值？
我用这个做笔记本电脑的标杆。除了g++_no_blas的性能是其他测试的两倍(为什么？)，几乎每个测试都没有区别。O2、O3和Ofast也无差异。
g++_blas_static 57
g++_blas_dynamic 58
g++_no_blas 100
icpc_blas_stati
浏览 1提问于2016-07-03得票数 0
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我试图为dataframe的特定成员更改dataframe上列‘name’的值。我试图通过用相同的名字标记相似的名字来减少len(names)，这是用fuzzywuzzy做的。我试着想出一种用嵌套循环来实现它的方法：
for name in names:
for index in df_faces['Nombre'].index:
name2 = df_faces.loc[index,'Nombre']
try:
if fuzz.ratio(name, name2)
浏览 0提问于2019-10-25得票数 2
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您经常可以看到OpenCL内核，如
kernel void aKernel(global float* input, global float* output, const uint N)
{
const uint global_id = get_global_id(0);
if (global_id >= N) return;
// ...
}
我想知道这个if (global_id >= N) return;是否真的是必要的，特别是当您创建具有全局大小的缓冲区时。
在哪种情况下是强制性的？
这是一个OpenCL代码约定吗？
浏览 7提问于2015-02-17得票数 1
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在OS X中央调度处理器运行时，documentation 指出“工作项被安排在提交给OpenCL的不同任务中”。这似乎表明工作组本质上是无操作的，您应该争取(工作项的数量)=(硬件线程的数量)，而(工作组的数量)是不相关的。然而，在其他实现中，通过本质上的协程(setjmp和longjmp)在同一工作组中的项目之间进行低成本切换，这将使调度更多工作项目的成本更低(因为您避免了项目之间完全由操作系统管理的线程上下文切换)，这反过来将使在CPU和GPU目标之间重用代码变得更容易。根据“使用OpenCL的异构计算”，AMD运行时做到了这一点，我依稀记得一些文档表明英特尔的CPU运行时也是如此。
任
浏览 0提问于2013-04-21得票数 0
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1回答
我有一些代码想要快速运行，所以我希望我能说服gcc (g++)将我的一些内部循环矢量化。我的编译器标志包括
-O3 -msse2 -ffast-math -ftree-vectorize -ftree-vectorizer-verbose=5
但是gcc没有将最重要的循环矢量化，给出了以下不是非常详细的所有信息：
Not vectorized: complicated access pattern.
和
Not vectorized: unsupported use in stmt.
我的问题是：(1)这些究竟是什么意思？(在它变得太复杂之前，它必须有多复杂？不支持使用什么？)和(2)我是否可
浏览 4提问于2012-11-22得票数 4
5回答
从哈希表中创建一个奇点矩阵
、、、、
假设我有一对字符串(键)及其各自的概率(值)的字典/哈希表：
import numpy as np
import random
import uuid
# Creating the N vocabulary and M vocabulary
max_word_len = 20
n_vocab_size = random.randint(8000,10000)
m_vocab_size = random.randint(8000,10000)
def random_word():
return str(uuid.uuid4().get_hex().upper()[0:random.
浏览 9提问于2016-10-24得票数 12
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据我所知，苹果公司有一种新的方法来创建3x的图像称为PDF矢量图像。我有一个PSD文件(与许多图标的多层)，现在我想导出所有的图层到pdf矢量图像使用资产目录。我也参考了本教程，但我不知道如何执行步骤1。
我该怎么做呢？请给出一些解决方案。提前谢谢。
浏览 0提问于2015-05-18得票数 4
1回答
我正在处理Office word web加载项。在其功能区菜单中，控件是使用清单文件生成的。我们创建一个组，并在组内定义控件。根据，一个组最多可以容纳6个元素。
我希望所有控件在功能区组中水平排列。如果3个控件在一个组中，则它按预期工作，但当一个组包含4个控件时，这些控件不会按照我的预期排列。(请参阅截图)。
我需要一个像下面截图那样的对齐方式
Office web addin中是否存在任何可能性？
浏览 2提问于2018-05-09得票数 0
1回答
我正在尝试在R中创建一个大型XML树。以下是代码的简化版本：
library(XML)
N = 100000#In practice is larger 10^8/ 10^9
seq = newXMLNode("sequence")
pars = as.character(1:N)
for(i in 1:N)
newXMLNode("Parameter", parent=seq, attrs=c(id=pars[i]))
当N大约是N^6时，这大约需要一分钟，N^7大约需要40分钟。有没有什么办法可以加快速度呢？
使用粘贴命令：
par_tmp = p
浏览 0提问于2010-03-19得票数 1
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1回答
我试图从Pandas复制以下逻辑，但使用Numpy矢量化。
此外，我认为可能有一种更Pythonic的方式来添加Actual Available列，而不首先创建两个独立的变量series_1和series_2，而且这也不是冗长的。
[Actual Available]背后的逻辑是，
if是第一吗？列是真那么[Actual Available] = [Stock] + [Requirements] + [Receipts]，如果是第一？列为False，则为[Actual Available] = [Prev row of Actual Available] + [Requirements] +
浏览 1提问于2020-02-07得票数 0
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1回答
我将在非常特定的任务中使用fftw3库。
我有一个可变帧大小的重载数据包流，其产生方式如下：
while(thereIsStillData){
copyDataToInputArray();
createFFTWPlan();
performExecution();
destroyPlan();
}
由于创建计划相当昂贵，所以我希望将代码修改为如下所示：
while(thereIsStillData){
if(inputArraySizeDiffers()) destroyOldAndCreateNewPlan();
copyDataToInputArray()
浏览 3提问于2016-03-22得票数 1
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在pandas中，如何添加基于给定分组枚举行的新列？
例如，假设DataFrame如下：
import pandas as pd
import numpy as np
a_list = ['A', 'B', 'C', 'A', 'A', 'C', 'B', 'B', 'A', 'C']
df = pd.DataFrame({'col_a': a_list, 'col_b': range(10)})
df
浏览 1提问于2013-06-21得票数 16
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1回答
考虑一个执行向量加法的内核：
__kernel void vecAdd(__global double *a,
__global double *b,
__global double *c,
const unsigned int n)
{
//Get our global thread ID
int id = get_global_id(0)
浏览 1提问于2014-12-03得票数 0
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假设我有一个3D numpy数组$y_{n \i.e.\i.e.}$和一个一维numpy array$x_{p \xx1}$，我想在$y$的每个片段(即$yi，j，:$)和$x$上应用'PyOLS‘函数。如何在Python中向量化此操作？
下面是一个示例代码：
import numpy as np
def PyOLS(xvec, yvec):
n = xvec.shape[0]
X = np.c_[xvec, np.ones(n)]
betas = np.dot(np.linalg.inv(np.dot(X.T, X)), np.dot(X.T, yvec))
浏览 7提问于2022-10-29得票数 0
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我需要在一个名为BTTS的csv中创建一个新列，该列基于另外两个列FTHG和FTAG。如果FTHG和FTAG都大于零，则BTTS应为1。否则应为零。
在pandas / numpys中做这件事的最好方法是什么？
浏览 3提问于2020-06-23得票数 0
对于像这样的例子
for (int i = 16; i < n; i++)
a[i] += a[i-16];
如何确定向量长度以确保此循环可以向量化？下面的方法正确吗？
// Determine target cpu architecture's vector register bit-size
// E.g., Intel AVX-512 has 512-bit vector registers
int register_size = 512
// Modern machines are 8 bits
int byte_size = 8
// Determine
浏览 0提问于2020-03-02得票数 0
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1回答
我遇到了一个问题，数据必须跨多个核进行处理。让df是Pandas DataFrameGroupBy (size())对象。每个值表示每个GroupBy对核的计算“成本”。如何将df划分为n个大小不等且具有相同(大约)计算成本的垃圾箱？
import pandas as pd
import numpy as np
size = 50
rng = np.random.default_rng(2021)
df = pd.DataFrame({
"one": np.linspace(0, 10, size, dtype=np.uint8),
"two":
浏览 2提问于2021-04-19得票数 0
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2回答
我正在运行一个由Davidson等人编写的仇恨语音分类器已发布。
其原理很简单，分类器将附加注释(“讨厌”、“冒犯”、“两者”)的tweet数据集作为输入。然后计算几个特征(例如TF-以色列国防军、词性部分、情感等)。并利用logistic回归进行预测。
作者共享了一个iPython版本的这里，我将其重写为一个标准的C1脚本(见下文)。他们的数据，以防有人想要测试代码是这里。
from warnings import filterwarnings
filterwarnings("ignore", category=UserWarning)
filterwarnings("
浏览 0提问于2020-02-12得票数 0
我试图删除带有某些值的行，我使用了drop函数，并将inplace参数保留为True，但是当我将数据rows写入新文件时，它不会被删除。
这是我的密码-
import pandas as pd
import numpy as np
assessment = pd.read_csv('/home/user/Documents/MOOC dataset new/students_Vle3_registration_info.csv')
assessment = assessment.values
i=0
n=[]
for assm in assessment[:,13:14]:
浏览 0提问于2018-07-21得票数 0
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2回答
我听到了关于什么时候应该使用Pandas，什么时候应该使用SQL的不同观点。
我尝试在Pandas中对19,150,869行数据执行以下操作：
for idx, row in df.iterrows():
tmp = int((int(row['M']) / PeriodGranularity))+1
row['TimeSlot'] = str(row["D"]+1) + "-" + str(row["H"]) + "-" + str(tmp)
我发现它花了很长时间，我不得不在20分
浏览 47提问于2017-06-22得票数 8
1回答
我使用R进行阿拉伯语的文本挖掘，我想检查单词，如果它的单词有超过6个字符做一些更改
它正在工作，但它返回第一个单词，这里只有我的代码
LL<- "بنزين سائقين تعملين مخينعو ينام"
n2<- length(LL)
for (i in 1:n2 ){
for (j in 1:n2){
o[j] <-(strsplit(LL[i], " "))
K<-ifelse(nchar(o[[j]][j])>=6 ,gs
浏览 0提问于2018-12-26得票数 1
考虑Matlab、A、B、C中的三个行向量，每个向量都带有1xJ大小。我想要构造一个大小为D的矩阵Kx2，列出每对可能的元素对(a,b)，以便：
a是A.的一个元素
b是B.的一个元素
a-b是C.的一个元素
a和b与Inf、-Inf.不同
例如,
A=[-3 3 0 Inf -Inf];
B=[-2 2 0 Inf -Inf];
C=[Inf -Inf -1 1 0];
D=[-3 -2; %-3-(-2)=-1
3 2; % 3-2=1
0 0]; % 0-0=0
我希望这段代码是高效的，因为在我的实际示例中，我必须多次重复它。
浏览 1提问于2021-10-07得票数 0
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4回答
假设我已经生成了如下数据：
N = 20
m = 3
data = np.random.normal(size=(N,m)) + np.random.normal(size=(N,m))**3
然后我创建了一些分类变量：
indx = np.random.randint(0,3,size=N).astype(np.int32)
并生成一个DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.hstack((data, indx[:,None])),
columns=['a%s' % k for k i
浏览 6提问于2014-09-25得票数 37
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1回答
我正在研究多边形数字，并列出了哪些数字可以表示为三个27次方的和。我已经做了一个Matlab代码，但它真的很慢。你能帮我改进一下吗？
n=0:100; % number of polygonals
pn=(25*n.^2-23*n)/2; % vector of 27-gonal numbers
s=1;
% the following part generate the list of numbers represented as a sum of three 27- gonals
for n=1:101
浏览 1提问于2013-07-01得票数 1
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当列中有NAs时，我试图找出一种dplyr特定的方法来继续一个数字序列。
例如，我有以下数据：
library(tibble)
dat <- tribble(
~x, ~group,
1, "A",
2, "A",
NA_real_, "A",
NA_real_, "A",
1, "B",
NA_real_, "B",
3, "B"
)
dat
#> # A tibble: 7 × 2
#> x group
#>
浏览 9提问于2022-10-12得票数 1
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我试图将每个组件的GraphFrame connectedComponent输出拆分为每个完全连接的子组，这意味着所有的顶点都相互连接。下面的草图将有助于演示我正在努力实现的目标
我使用NetworkX方法来实现它，如下所示
def create_subgroups(edges,components, key_name = 'component'):
# joining the edges to enrich component id
sub_components = edges.join(components,[(edges.dst == componen
浏览 5提问于2022-08-08得票数 0
我有一个Pandas DataFrame，它有以下内容：
Name | Attended
Smith | Y
Smith | Y
Smith | N
Adams | N
Adams | Y
Morgan | Y
Morgan | Y
我想数一下每个名字的Y号和Ns号。因此，产出如下：
Name | Attended| Count
Smith | Y | 2
| N | 1
Adams | Y | 1
| N | 1
Morgan| Y | 3
| N | 0
我尝试了df
浏览 3提问于2017-11-15得票数 0
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