df创建一个dask如下所示：使用dask执行操作不会导致任何明显的进展(使用dask诊断检查)：原版：result = df.groupby('id&
浏览 1提问于2018-04-26得票数 12
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在尝试调试groupby函数应用程序时，我使用一个虚拟函数来为每个组“查看传递给函数的内容”的。(['category'])['data_1'].transform(f)df.groupby'])[['data_1', 'data_2']].transf
浏览 5提问于2013-12-19得票数 6
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我有一个像这样的数据框 data = [['bob', 1], ['joe', 4], ['joe', 1], ['bob', 3], ['joe', 7]]0 bob 12 joe 14 joe 7 我想选择一个随机的(输入每个名称，然后丢弃其余的
浏览 18提问于2020-08-18得票数 1
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我有如下的df -x 2 3z 3 2(upto thousands of records)I basically want to loop on the d
浏览 1提问于2022-07-03得票数 2
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我试图在groupby之后从每个组中的第一个记录中找到具有最大值的记录，并从原始的dataframe中删除相同的记录。import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'item_id': ['a', 'a', 'b', 'b', 'b'
浏览 7提问于2017-08-22得票数 6
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我有一个dataframe df，我想根据每个组的某些列和示例n_items对其进行分组。import pandas as pdn_prod = 5df = pd.DataFrame"Price":
浏览 0提问于2021-08-04得票数 0
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在这个示例中，dataframe：import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(9, 4), index=i, 什么是最快的方法，以获得每只动物的第二排作为数据？
浏览 0提问于2019-02-08得票数 2
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我目前正在以通常的方式遍历groupby对象有没有一种简单的方法来遍历groupby中的每n个组？例如，第一组、第四组、第七组等。实现此目的的一种方法是for key, df_reduced in df.<em
浏览 6提问于2017-02-14得票数 0
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我有一只熊猫，它看起来像这样：alloc = [11.822, 2.917, 0.355, 74.158, 9.673, 1.075]
dfn =
浏览 2提问于2020-07-19得票数 0
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现在我想要:使用相同的数据帧显示内部连接，例如，author，beginpage和endpage是相同的。(dfhead, how = 'inner',on = [c[0],c[1],c[2]]) 哪里 然后会给出答案，这样就只存在一个与同一行完全相同的内部连接，但我不希望它们包含在内。在上面的示例中，df_merge不应该接受任何值，因为没有3个相似的列。如果会有一些如何同一行，我会给出一个例子： x = pd.Dataframe({'a
浏览 12提问于2020-12-07得票数 0
下面是对一个groupby的两个pandas.DataFrame操作
ans1 = d.groupby(grp1).apply(lamb
浏览 5提问于2021-09-08得票数 9
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我有一个由两列组成的数据，这些列是唯一的，我想根据这些列进行分组，并能够显示结果。例如： 'value': [30,30,40,40,40,0,10,10]}
df = pd.DataFr
浏览 1提问于2021-04-28得票数 1
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如果最后的N (3)行或当前中的任何一行或当前在一个组中为true，则我希望输出为True。 ['False', 'CLE',], [&#x
浏览 5提问于2021-02-05得票数 1
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链式分组、过滤和聚集
、、、、
DataFrameGroupby.filter方法筛选组，并返回包含传递筛选器的行的DataFrame。但是在过滤之后，我能做些什么来获得一个新的DataFrameGroupBy对象而不是一个DataFrame呢？# pandas</em
浏览 2提问于2016-04-03得票数 7
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给定一个包含group、x和y列的pandas统计信息(每个代码值有多条记录)，我想创建一个新的统计信息，每个代码有一行，并为该组中的x和< group >d9</ DataFrame >值创建关联的t我想用groupby来做这件事，而不是循环。示例：import numpy as np
from scipy import
浏览 16提问于2018-01-25得票数 4
67 A 57La Liga D 35我有一个不同联赛的足球结果的细目我想看看主场赢，平局，客场赢球的比例，在比赛中所占的比例。我看到了解决以下问题的办法：乍一看，这是有意义的，但是g到底
浏览 2提问于2020-05-29得票数 2
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我有一个非常大的(150米行-30 RAM内存)数据格式。我做一个组(大约40个组)，并对每个组应用一个函数。每件事都需要30分钟的时间。下面是我使用的代码：由于这些操作不是相互依赖的，所以我想我应该使用Dask分别并行处理每个组。所以我使用这个代码：
from dask import data
浏览 5提问于2019-10-21得票数 0
我一直在努力解决这个问题，但一直无法解决，我得到了最新的数据框架： import databricks.koalas as ks
{'dsindicator=lambda x: x['a'] < np.percentile(x['b'], 80) .astype(int) ) 而df应该是一只熊猫的DataFrame如果我使用pandas</e
浏览 36提问于2020-03-22得票数 0
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