已经有一些关于这个主题的问题(比如Pandas:一列的累加和基于另一列的值)，然而，它们都不能完全满足我的要求。假设我有一个这样的数据帧：a 1a 0a 1b 0b 1b 1c 1c 1c 1
我想要计算按id分
浏览 7提问于2020-05-05得票数 2
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我是一名前Excel高级用户，正在为自己的罪过悔过。我需要帮助为我重新创建一个通用的计算。 我正在尝试计算贷款组合的表现。在分子中，我正在计算累积损失总额。在分母中，我需要将贷款的原始余额包括在累计总额中。 我不知道如何在Pandas中做一个条件groupby来完成这个任务。这在Excel中非常简单，所以我希望我想得太多了。我在StackOverflow上找不到太多关于这个问题的信
浏览 15提问于2019-06-15得票数 9
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，但按国家和州分组。Pandas groupby cumulative sum，并尝试了以下内容： df['Total'] = df.groupby(['State','Country'])['Cases'].cumsum() 返回一系列-1 df['Total'] = df.groupby(['State', 'Country']
浏览 7提问于2020-12-27得票数 0
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和x行数据并替换
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053861 2018-10-08 04:00:00 2018-10-081我想要添加行，以便得到每小时的累积值... ... ...
1000 2018-10-08 05:00:00 2018-10-08 0
浏览 0提问于2018-10-18得票数 0
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我在使用Pandas和cumsum时遇到了一个问题，它的表现不符合我的预期，所以我想知道是否有人可以解释一下它是如何工作的。我有一个数据帧，如下所示：|-----|---------|------|---------||4 |12 |0 |0
浏览 16提问于2017-03-08得票数 0
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我试图从数据库Titanic_train中生成一个值之和，其中我希望通过df.groupby('Survived').sum()对年龄组进行求和，然后当我使用df.groupby('Survived').sum()时，每个幸存者的结果在从Excel文件中计数时会有不同的结果。import os
df= pd.read_excel('titanic_train.x
浏览 5提问于2022-09-30得票数 0
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我想在我的Pandas数据框中添加一个累积和列，以便：-----|-----------|----Jack || 40Jill | Monday | 40 | 40我尝试了df.groupby和df.agg(lambda x: cumsum(x))的各种组合，但都没有效果。
浏览 1提问于2014-03-26得票数 119
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循环时间减少
、、、
我正在做一个有900万条记录的数据帧上的数据转换，在整个数据帧上运行循环(~20-25分钟)花费的时间太长了，下面是我的代码，有人能帮我提高for循环的速度吗？例如： account_angaza_id cumulative_paid1 AC002006'] == 0 and df_merged.at[i+1,'a
浏览 15提问于2019-01-21得票数 1
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我有一个(长)列表，其中0和1是随机出现的：我想要拿到list_b
list_b.append(x) sum_value = 0
for j in list_a[i::-1]:= 0</
浏览 0提问于2018-02-15得票数 24
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我在python 2.7.9的pandas 0.18.0中工作。获取一个示例DataFrame并按几列分组，然后对不同的列求和以得到结果，如下所示：>>> print df0 1
浏览 10提问于2016-07-29得票数 4
2回答
熊猫聚在一起忽略了南的
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我聚合了我的Pandas数据格式：data。具体来说，我想用amount和type的元组来得到平均值和求和值。对于平均和求和，我尝试了下面的numpy函数：import pandas as pd
浏览 1提问于2014-10-01得票数 15
我正在尝试为一个df创建一个新的列amount_0_flag，该列中的值基于另一个列key，如果amount sum为0，则将True分配给amount_0_flag，否则为False。df看起来像是，1 1.0 True False
浏览 1提问于2017-12-08得票数 1
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我一直试图找到一种用python创建"average_gain_up“的方法，但没有成功，结果有点卡住了。作为groupby的新手，我还没有掌握它是如何处理函数的，所以如何思考这些类型的问题背后的任何直觉都将是有帮助的。 问题:创建一个滚动的14天总和，只有在该值>0时才进行求和。通过阅读其他答案，我理解为我在问
浏览 18提问于2018-12-27得票数 1
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在不提供分组的情况下，使用pandas.pivot_table计算整个表上的聚合函数的最佳方法是什么？例如，如果我想将A、B、C的和计算成一个有一行的表，而不按任何列进行分组：>>>x0<
浏览 10提问于2015-07-01得票数 2
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我有两列A和B的DF，我想根据A的三个不同值对B元素求平均值： A= [id1 id1 id1 id1 id2 id2 id2 id2 id3 id3 id3 id4 id4 id4 id4]
B=[1 2 3 4 4 2 1 1 1 3 3 4 4 4] 对于A的每个值，我想对B的两个值求和，每次我用1值移位意味着:对于id1 :第一个值必须是1 +2，第二个值必须是2+3，第三个值必须是3+4，
浏览 29提问于2019-02-04得票数 0
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我需要对分组的数据帧执行累积求和，但当前一个值为负值而当前值为正值时，我需要将其重置。在R中，我可以使用ave()函数将条件应用于groupby，但在python中我不能这样做，因此我在考虑解决方案时遇到了一些麻烦。有人能帮我吗？下面是一个示例： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'PRODUCT': ['A'] * 40, &#x
浏览 28提问于2019-03-01得票数 1
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我有一个包含bool类型列的数据框。我想使用pandas的groupby和agg函数来获取每个id的True值的数量。我已经做过很多次了，但是结果列的类型似乎取决于数据框。(data=d)
我从这段代码中得到的输出是：0</em
浏览 0提问于2020-04-03得票数 1
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我想要计算大量组的滚动总和，但我在快速计算时遇到了问题。Pandas具有用于滚动和扩展计算的内置方法 下面是一个例子： import pandas as pdobs_per_g = 20obs =(level=0).expanding().sum()
df.groupby(level=0).rolling(window=5).sum() 但对于数量非常多<
浏览 57提问于2019-07-04得票数 3
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我想根据另一列的条件在一列中求和值。当条件存在时，我可以这样做，但如果条件不存在，我会得到一个错误。我需要这样做才能接受这个条件不存在，然后继续下一步。示例df：technologies = ({
'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas4
浏览 4提问于2022-07-22得票数 0
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火炬/野熊:熊猫群的选择
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是否有有效的方法重写以下代码以避免安装和导入pandas并使用torch/numpy？我习惯于使用pandas，所以我这样写，但是我尝试学习numpy和torch，所以我正在寻找不使用pandas的替代解决方案。bins = torch.LongTensor(3072).random_(0, 35)df = pd.DataFrame({'weights': weights.nump
浏览 12提问于2020-03-20得票数 0
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