pandas by但保留原始索引和重复聚合值

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以帮助开发人员在Python环境中进行数据处理、数据分析和数据可视化。

在pandas中，可以使用DataFrame数据结构来处理和分析数据。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel中的表格，它由行和列组成。每一列可以有不同的数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。同时，DataFrame还保留了原始数据的索引，可以通过索引来访问和操作数据。

在处理数据时，有时候会遇到重复的值，这些重复的值可能需要进行聚合操作。pandas提供了多种方法来处理重复值，例如使用groupby函数进行分组聚合操作。通过groupby函数，可以将数据按照某一列或多列进行分组，并对分组后的数据进行聚合操作，例如求和、平均值、计数等。

使用pandas进行数据处理和分析的优势包括：

简单易用：pandas提供了简单而直观的API，使得数据处理和分析变得简单易用。
强大的数据结构：pandas提供了Series和DataFrame等强大的数据结构，可以方便地处理和分析各种类型的数据。
丰富的数据处理函数：pandas提供了丰富的数据处理函数，例如排序、过滤、聚合、合并等，可以满足各种数据处理需求。
高效的性能：pandas使用了底层的NumPy库来处理数据，具有高效的性能。
可视化功能：pandas集成了Matplotlib库，可以方便地进行数据可视化。

pandas在各个领域都有广泛的应用场景，包括数据清洗、数据预处理、数据分析、数据可视化等。例如，在金融领域，可以使用pandas进行股票数据分析和预测；在电商领域，可以使用pandas进行用户行为分析和推荐系统开发；在医疗领域，可以使用pandas进行疾病数据分析和预测等。

腾讯云提供了云计算相关的产品和服务，其中与数据处理和分析相关的产品包括云数据库 TencentDB、云数据仓库 TencentDB for TDSQL、云数据湖 Tencent Cloud Data Lake等。这些产品可以与pandas结合使用，提供更强大的数据处理和分析能力。

更多关于pandas的详细介绍和使用方法，可以参考腾讯云的官方文档：pandas官方文档

pandas by但保留原始索引和重复聚合值

python、pandas

我有一个数据类型为datetime64[ns]的整数索引pd.Series，名为timestamps。(timestamps已排序，但这无关紧要) 我想计算另一个名为first_on_day的序列，它具有相同的索引和相同的数据类型，表示一天中最早的时间。相关：Pandas aggregate values by years but keep original TimeSeries index

浏览 16提问于2021-07-22得票数 0

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删除具有列中值所赋予的优先级的重复索引

python、pandas

一些索引id重复(重复两次或多次)。这是一个简化的例子：>>> df = p.DataFrame({'id':['a','a','b', 'b'], 'test':['e','y','g',df.set_index('id') test

浏览 0提问于2014-11-07得票数 1

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Pandas:仅删除pandas数据帧中的特定重复列值

python、pandas、dataframe

我正在尝试删除电子邮件地址的重复值，只保留pandas数据帧列中的第一个原始值。然而，并不是所有的案例都有电子邮件地址，所以它们都有'NaN‘值。我需要根据不同的标准删除重复的NaN值。现在，我希望保留与NaN相同的所有电子邮件地址，以及重复电子邮件地址的单个唯一副本。例如，下面是pandas数据帧的样子： Email

浏览 37提问于2019-04-30得票数 1

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在具有排序、带有重复项的数值索引的DataFrame中，创建现有列的移位版本，并插入缺失的值。

python、pandas、dataframe、interpolation、feature-selection

具有一个排序的数字索引(表示f.e )的Pandas DataFrame df。c，其值来自列a，其中包含与原始索引匹配的索引移位。在使用f.e填写未得到指定值的原始索引值时，仍应考虑与原始索引不匹配的所有索引转移。线性插值以0.5为例，索引移位将从索引值为0、0.5、1.5、2、2

浏览 2提问于2018-02-01得票数 1

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Python中聚合数据的描述性统计

python、pandas

我有一个已经聚合的数值数据集，即它包含对:原始值、计数(原始数据集中给定值出现的次数)。data = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 4] df = pandas.DataFrame(data, columnsstd 1.000

浏览 1提问于2019-09-18得票数 0

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群Pandas DataFrame重复行，保留最后的索引

python、pandas、dataframe

我有一个Pandas DataFrame，它有一个有意义的索引和各种重复行组。(除了每个重复批处理中的第一个行)，但是将最后一行的索引保留在批处理中。我正在寻找的结果是：(即一个新的“最后”列，其中包含批处理中最后重复行的索引，如果没有重复，它将等于索引)： last a b c1我尝试过各种组合的group_by，d

浏览 10提问于2021-10-26得票数 0

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在Dataframe中查找重复项，并返回与重复索引值相比的第一个索引值。

python、indexing、duplicates

我有一个具有重复字符串值但不同的索引，也就是ID值的dataframe。我试图找到字符串与扭曲重复的索引/ID值，以便将第一个索引/ID值与重复的行索引/ID进行比较。下面是输入数据的示例：data = [[1, 'online delivery, and now offer dedicated le

浏览 10提问于2022-09-16得票数 1

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将groupby的第一个元素分配给产生NaN的列

python、pandas

如果我只打印出来，就会得到正确的结果，但是如果我使用相同的方法将它赋值给df列，我会得到南值.1

浏览 1提问于2021-08-19得票数 1

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按给定列表的顺序选择重复的熊猫数据行，并保留原始索引。

python、pandas、dataframe

在查看了和之后，在文档中，我仍然找不到根据所有这些条件从DataFrame中选择行的方法：举个例子，让 df = pd.DataFrame({'A': [5, 6, 3, 4], 'B': [1, 2, 3

浏览 0提问于2020-07-30得票数 2

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如何在聚合后将pandas数据帧转换为单索引？

pandas、dataframe、pandas-groupby

我一直在玩pandas数据帧中的聚合。我使用以下方法进行聚合： agg_dict = {'a':{'a':'mean'},'c':{'c':'min'}} aggregated_df = df.groupby("batch").agg(agg_dict) 问题是，我希望最终的数据帧具有与原始数据帧相同的列，只是在每一列中显示聚合值的细微差别。上面<e

浏览 21提问于2020-09-05得票数 0

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Python/Pandas:希望一天中不同的时间由唯一的DateTimes在DataFrame索引中

python、pandas、datetime、dataframe、indexing

2018-08-02 02:47:11, Wait for OK to Measure我想作为DateTime索引导入到熊猫我有以下代码：df.index因此，我想在转到State列之前删除重复的内容。我遇到的问题是，显然，如果行有相同的日期，它们就被认为是<em

浏览 1提问于2018-09-10得票数 1

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如何从重复的索引值重新索引为多索引pandas数据帧

python、pandas、dataframe、multi-index

我在pandas数据帧中有一个索引，它重复索引值。我想作为多索引重新索引，其中重复索引被分组。索引看起来像这样： ? 所以我希望所有的112335586个索引值都归入相同的in索引下。我已经看过这个问题了，Create pandas dataframe by repeating one row with new multiindex，但

浏览 34提问于2019-02-24得票数 0

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熊猫DataFrame:重复ID块中的聚合值

python、pandas、dataframe、group-by、aggregate

给定一个ID列和相应值列的DataFrame，我如何在重复ID块中聚合(例如和)值？示例DF：import pandas as pd {'id': ['a', 'a', 'a', 'a', 'a',此外，ID不以常规方式交替/重复。我想出

浏览 1提问于2020-06-03得票数 3

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如何在复制或群居熊猫DataFrame时保持主要秩序？

python、pandas、performance、pandas-groupby、column-major-order

我使用pandas.DataFrame作为业务应用程序中的数据结构(风险模型)，需要快速聚合多维数据。熊猫的聚合在很大程度上取决于在底层的numpy数组上使用的主要订购方案。其影响是：案例2: 5分46秒我通常使用45000行和100

浏览 4提问于2019-05-23得票数 1

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附加和处理重复

python-3.x、pandas

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？目前，它运行得很好，但我害怕在大型DataFrames上重复搜索。

浏览 2提问于2021-02-16得票数 0

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如何在使用drop_duplicates (Pandas DataFrame)时获得掉行？

python、pandas、duplicates、drop-duplicates

我使用pandas.DataFrame.drop_duplicates()删除所有列值相同的行的重复项，但是对于数据质量分析，我需要生成一个带有删除的重复行的DataFrame。如何识别要删除的行？我想到了比较原始的DF和没有重复的新的DF，并识别缺少的唯一索引，但是有更好的方法来做到这一点吗？示例 data =[[1,'A'],[2,'B'],[3,&

浏览 10提问于2020-07-06得票数 1

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在group by子句之后创建数据框

pandas、preserve

我正在尝试对一个数据集执行重复数据消除，并将经过重复数据消除的数据集转换为另一个数据帧。但是，已消除重复数据的数据集的第一列作为group by变量df = pd.DataFrame({ 'Cust':list('AAABBB'),'Dt':list'&'.join( x.astype(str).unique() )) 这给出了错误raise TypeError(‘插入列的索引

浏览 5提问于2015-10-02得票数 1

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旋转巨蟒

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

homicides and other crimes","Unnamed: 2"],columns='Unnamed: 3', values='Unnamed: 4')ValueError:传递值的长度为3395，索引意味着2 8个问题的不同之处在于，我不想要任何聚合函数，只想保持原来的值。

浏览 0提问于2018-12-04得票数 1

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在matlab向量中找到唯一的索引？

matlab、vector

我有一个可能有多个副本的向量M，我想创建一个忽略所有副本的索引向量。我试过[C,ia,ib] = unique(M)，但我不太知道如何使用ia和ib。编辑:抱歉，我错过了一个重要的细节，I是一个现有的索引向量，它需要删除所有包含重复值的索引。所以原始向量看起来像M(I)，我想‘清理’I，如果我直接做ia = I，它就不会保留I的原始数据。

浏览 0提问于2012-03-19得票数 1

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