Python Pandas -将Groupby DF上的列转换为百分比

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pandas在group of后对每个组中的值进行排序，并在使用cumsum后获得值的百分比

python、python-3.x、pandas、dataframe、pandas-groupby

我有以下df，20 10 20190350 20 20190320190310 60 201904 5 80 201904df_1 = df.groupby

浏览 10提问于2019-07-09得票数 1

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python、pandas

我有一个由groupby创建的数据帧：new_hm01 = hmdf[['FinancialYear','Month','FirstReceivedDate= new_hm01.groupby(['Month', 'FinancialYear']).size().unstack(fill_value=0).rename(columns=lambda x:'{}'.format(x

浏览 8提问于2017-08-09得票数 6

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熊猫0.23群变不回期望值

python、pandas、dataframe

对于以下数据中的每个Name，我都试图找到从一个Time到下一个Amount列的百分比变化：创建数据Code的代码： df = pd.DataFrame根据 for pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.pct_change，上述方法应该计算组内每个值到前一个值的百分比变化。对于第二种方法，我将</em

浏览 1提问于2018-06-28得票数 14

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列上的Pandas Multiindex Groupby

python、pandas、group-by、multi-index

有没有办法在多索引中的列上使用groupby。我知道您可以在行上，在这方面有很好的。然而，我似乎不能在列上分组。我唯一的解决方案就是调换数据帧。#generate data (copied from pandas example)

浏览 7提问于2016-11-22得票数 10

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Python ===>根据其他列创建一个新列

python-3.x、pandas、dataframe

我有这样的数据：12062 Python Pandas: Create new column out of other columns where value is notnull12064 创建一个新列<

浏览 4提问于2017-05-21得票数 1

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pandas使用groupby axis=1聚合列提供了KeyError

python、pandas、dataframe、pandas-groupby、keyerror

当我们提供axis=1时，我对groupby的行为感到困惑。print(junk_df.groupby("c1", axis=0).mean()) c2 c31 1 23 5 4 但是，将groupby转换为在列而不是行上聚合似乎会引发KeyError。("r1&quo

浏览 47提问于2021-11-24得票数 1

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在Pandas中实现MSSQL的按窗口划分子句

python、sql-server、pandas

我正在将一个MSSQL数据库移动到MYSQL，并且决定将一些存储过程移到Python，而不是用MYSQL重写。我在Python3.5.4上使用Pandas 0.23。我正在开发一个基于反馈的pandas groupby解决方案，因为我发布了. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.0/g

浏览 2提问于2018-06-23得票数 0

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按输出串联多只熊猫群

python、pandas、concatenation、pandas-groupby

我意识到df.groupby(["ID","Subset"]).mean()会给我我正在寻找的连接对象。请原谅我，这是我实际面对的一个很小的例子。可以将gr1和gr2转换成熊猫数据帧，然后像我通常那样将它们连接起来。如何将groupby结果转换为数据帧对象？如果不需要将该系列转换为数据帧，则如何

浏览 0提问于2019-08-23得票数 2

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将浮点数转换为具有数字和nans的列的int。

python-3.x、pandas、dataframe

我正在使用Python3.6和Pandas 1.0.3。因此，我使用@jezrael的解决方案跟踪这个。但我得到了以下错误："TypeError:无法安全地将非等效float64转换为int64“。这是我的密码import numpy as np data = {'timestamp':

浏览 4提问于2020-05-10得票数 3

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Dataframe Pandas聚合和/或groupby

python-3.x、group-by、pandas-groupby、aggregation

)我需要创建第三列(例如，更频繁地)其值将是按“串联”分组的“值”列中最常见的值，或将“值”列中的值替换为最频繁的术语本身中的 TypeError跟踪(最近一次调用最后一次调用) 5帧/usr/local/lib/pyt

浏览 1提问于2019-09-27得票数 1

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在pandas中设置数据格式

python、python-2.7、csv、pandas、import-from-csv

['col'] = df.groupby('datatable').transform(replace_letter)在数据上：DatatableA,2['col'] = df.groupby('datatable').transform(replace_letter) File "C:\Python27\lib\site-pac

浏览 3提问于2014-01-02得票数 1

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如何将列转换为十六进制，然后连接到具有固定长度的新列？

python、pandas

我有3个数字列，如下所示：df = pd.DataFrame()df['col2']=[7, 65, 150]我希望在将这三列转换为十六进制后创建一个新的列，以便将</

浏览 4提问于2018-09-11得票数 1

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如何计算该列总和的百分比？

python、pandas、pandas-groupby

Korea 2231 India 2342 USA 2356我使用了下面的代码，并获得了"sold“列的总和df1= df.groupby(df['Country'])我想问一下如何计算“售出”一栏总和的百分比。

浏览 0提问于2019-12-18得票数 0

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当尝试访问熊猫数据中新分配的列时，KeyError

python、pandas、dataframe、keyerror

KeyError帖子上的任何一种解决方案都没有解决我的问题，因此这个问题：df['EventDate'] 1：现在，使用第三个索引值，我能够得到整个值：现在检查年份列</e

浏览 1提问于2017-08-28得票数 2

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Python堆叠到非堆叠格式

python、database、pandas

列转换为每个唯一值的新列。"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/groupby.py", line 3690, in aggregate return/pandas/core/groupby.py", line 3179,

浏览 23提问于2017-03-16得票数 2

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使用pd.pivot_table中的现有列初始化pd.pivot_table中的新列

python-3.x、pandas、dataframe、pivot-table

我使用pd.read_csv将表导入到python中，如下所示我需要在本表上执行以下3项活动：Df.groupby(‘素类’，‘订阅’)[‘id’].count()‘ 将1中的结果转换为具有prime_genre (免费的、付费的)列和

浏览 3提问于2021-07-25得票数 0

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在python中高效地获取url的状态代码，可供循环选择。

python、for-loop、url、http-status-code-404、http-status-codes

我想检查一个urls列表(在dataframe的一列中)，查看它们的状态代码(404、403和200似乎是有趣的)。我定义了一个函数来完成这个任务。但是，它使用的是一个低效率的for-循环(我有一个长长的urls列表！) 有没有人对如何更有效率地做这件事有一点提示？最优地，返回的状态代码也将显示在dataframe的一个新列中，例如df' status _ code _u

浏览 0提问于2018-04-18得票数 1

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用数据库中的pyspark将纳秒值转换为日期时间

python、azure-databricks、python-datetime、pyspark-pandas

我正在尝试重新创建我已经用Python使用Databricks完成的一些工作。我有一个数据，其中有一个名为“time”的列，以纳秒为单位。在Python中，我使用以下代码将字段转换为适当的日期时间值： # Convert time field from nanoseconds into datetimedf["time"] = pd.to_datetime

浏览 5提问于2022-07-05得票数 0

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P将多个列分配给apply: TypeError: Series.name必须是可散列类型

python、pandas

我们正在尝试将多个数据列放入一个apply()中。_selected_obj) File "/home/marijana/archiconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/groupby/groupby.py"/home/marijana/archiconda3/lib&#

浏览 195提问于2020-12-01得票数 0

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