我的数据帧看起来像这样： date | status | value1 2020-01 | true2020-02 | true | 54 2020-01 | false | 11 对于大多数函数，我会调用groupby... df_group = df.groupby(['date', 'status'])[
浏览 20提问于2020-09-10得票数 0
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我在pandas中有一个DataFrame，它有一个名为df.strings的列，其中包含文本字符串。我想要获取这些字符串在其自己的行上的单个单词，以及其他列的相同值。，但具有其他相同的列"The dog" --- "The" --- 4Pm
"The dog" --- &q
浏览 4提问于2013-03-14得票数 8
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dataframe是query.when groupby之后的一个空df，引发运行时警告，然后获得另一个没有columns.How的空数据raise来保留列？DataFrameIndex: []df = df.groupbyEmpty DataFrameIndex: []
为什么空
浏览 5提问于2017-09-07得票数 9
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为什么在Python中，使用Pandas，我们不能使用下面的值来分配每个组的第一个观察值？df['A'].groupby(df.ID).first()==0
其中DataFrame看起来像：2 .142 4ID A 1 1
1
浏览 3提问于2014-03-05得票数 1
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我需要在pandas TimeSeries/DataFrame对象中存储Python decimal类型值。在TimeSeries/DataFrame上使用"groupby“和"mean”时，Pandas给了我一个错误。_cython_agg_general('mean')
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\cor
浏览 4提问于2012-07-13得票数 5
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我有一个带有timeseries数据的df。现在，我想添加更多的数据，通过使用DataFrame.append()来实现。将附加的数据包含新列和重复值。因此，我通过在追加后删除重复的值来清理。有更好的办法吗？2021-02-11 17.089 16.316 15.733 15.630
2021-02-10 17.425 16.525 15.925 15.7
浏览 2提问于2021-02-16得票数 0
pandas.core.groupby.groupby import ( from pandas.core.frame import DataFrame
File "C:\Python</em
浏览 0提问于2018-05-18得票数 0
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我正在尝试用Python绘制直方图的时间序列。。所以，基本上，我需要同样的东西，但我在R中真的很糟糕。在我的数据集中，通常每天有48个值。其中- 9999表示缺少的数据。对数据样本执行操作。我从读取数据和构造pandas DataFrame开始。print df
DatetimeIndex:
浏览 0提问于2013-06-12得票数 7
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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：
>>> df = pandas.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[1,2,9]], columns>> empty = pandas.DataFrame(columns=['a','b',
浏览 10提问于2016-07-29得票数 4
我希望通过material_id对以下输出进行分组，保留material_description和MPN的唯一值，但列出plant_id。='@search.score'].groupby('material_id').agg({lambda return df_ref
此当前按material_id分组，并列出其他列下面的代码用于保持按material_id分组的唯一值，但现在我<
浏览 7提问于2022-09-21得票数 0
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尽管我将参数as_index设置为True，但pandas.DataFrame.groupby.nunique()会将我分组的列保留在结果中。pandas版本为: 0.24.1 {'a': [1, 1, 2, 3, 2],)# a b# 1
浏览 0提问于2019-08-21得票数 2
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我遇到了一个问题，熊猫的GroupBy.apply和GroupBy.aggregate给出了不同形状的结果，当分类数据缺少值时。aggregate保留所有“已知”类别，但apply只保留数据中存在的类别。下面是一个简化的示例：import numpy as np
# `missing` has 'b' categor
浏览 2提问于2015-05-14得票数 2
我有一个很大的DataFrame，我需要根据其中一个ID列进行groupby()，并将其他所有内容放在一个csv列表中。我有一种方法可以很好地利用agg()方法。但是，我注意到，在单元格中有一个空(null)值的情况下，这种方法将保留带有前导或尾随逗号的空(null)。我需要防止这种情况发生。由于DataFrame的性质，用.lstrip('，')或.rstrip('，')一次
浏览 18提问于2021-05-21得票数 0
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)
a b c1 2 2 x3 4 2 y5 6 2 z
File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupb
浏览 0提问于2018-12-10得票数 2
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在我的系统上做了一些修改之后，Python再也找不到Pandas了。我将首先掩盖错误，然后我试图纠正问题。\pandas\core\api.py", line 10, in <module>File "C:\Python35pandas.core.frame import DataFrame</em
浏览 1提问于2018-05-25得票数 2
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使用最频繁的值按组填充缺失值
、、、、
我试图使用使用Python中的pandas模块的组使用最常见的值来推断缺少的值。在检查了堆栈溢出的一些帖子之后，我成功地实现了以下目标：import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"group": ["A"("group").transform(l
浏览 1提问于2021-04-11得票数 2
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全,e 2,\Python\Python36\lib\site-packages\<em
浏览 0提问于2018-05-19得票数 3
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回答问题，如何在堆栈溢出的Pandas DataFrame? 列中标记一系列非空和非0值的开始/结束，我提供了作为其他答案。但当其他答案被编码为“潘达斯之路”时，我的答案则被编码在“潘达斯之外”的核心。
‘Pandas方式’和‘Pandas之外’对我来说到底意味着什么?试图将我使用Pythons的方式转换为纯粹的“Pandas<
浏览 3提问于2022-09-20得票数 0
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我想用另一个类别中最常见的值来填充Pandas数据帧中缺少的分类值。np.nan, 'pepsi', 'pepsi', 'orange','grape',np.nan], df = pd.DataFramesoftdrink | pepsi | 2
浏览 2提问于2017-10-02得票数 3
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