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    这与将计算列附加到现有数据框基本相同,但是当您对多个列进行分组时,此处发布的解决方案不起作用。我有一个数据帧df: id country source-------------------------1 1 11 2 11 2 21 3 12 1 1 我想添加一个列,其中包含该列的源(id,country): df = df.groupby().apply(lambda x: list(set(x.tolist()))) id country source source_list--------------------------------------1 1 1 1 2 1 1 2 2 1 3 1 2 1 1 这行输出很好: df.groupby().apply(lambda x: list(set我正在使用 Pandas. 0.14
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    我目前的做法是: df = df.groupby().filter(lambda x: x == Yes).fillna(method=ffill) 我尝试了很多变化,但我不断收到“过滤器必须返回布尔结果
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    有可能做这样的事情 df = pd.DataFrame({ sort_by: , x: , y: })df = df.sort_values(by=, ascending=False) 我可以在sort_by列中排序并使用
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    我正在使用Python Pandas来组合一个名为“Trace”的列。对于每个跟踪,都有一个“值”列,其中包含两个峰值,我尝试将其传输到不同的数据帧。第一个问题是,当我使用groupby时,它不会保留我想要选择的值的行中的其余数据。例如,如果Pandas数据帧有6列,那么我想在使用groupby后保留所有六列。第二个问题是我想要的两个最大值不是列中的两个最大值,而是数据集中的“峰值”。例如,附图显示了我想要的两个峰值。我希望将两个峰值中的每个峰值中的最大值导出到具有前一个数据帧中其他列的行值的新数据帧。在下面的代码中,我想通过“Trace”列进行分组,并在“Value”列中选择两个峰值,同时在选择峰值后仍然保留“Sample”列。我想要选择的峰值为曲线1的52和21以及曲线2的61和23。我一直在使用.groupby(“Trace”)和.nlargest()。 📷
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    geocoderdata_c = default value #Formed a new column named time of the day for timestamps 所以我在项目开始时创建了这些列,在我用某些值编辑和填充这些列之后,我想对data_c执行groupby操作。avg_d = data_c.groupby(by = distance).sum().reset_index() 虽然当我在data_c上执行groupby时,我在某种程度上丢失了avg_d中的time_of_day和dropoff_district列。
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    在平时的金融数据处理中,模型构建中,经常会用到pandas的groupby。那么按照普通的方法,就是对每一个基金进行groupby,然后每次groupby的时候回归一下,然后计算出beta。其实思路很简单,就是pandas groupby之后会返回一个迭代器,其中的一个值是groupby之后的部分pandas。返回的迭代器中的group部分,也就是pandas的切片,然后依次送入func这个函数中。       当数据量很大的时候,这样的并行处理能够节约的时间超乎想象,强烈建议pandas把这样的一个功能内置到pandas库里面。
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    对于以下dataframe执行dataframe.groupby().apply(lambda x: test(x)) 操作?可以发现,groupby()后的第一个结果被打印了两次。对于这种情况,Pandas官方文档的解释是:?什么意思呢?就是说,apply在第一列行上调用func两次,以决定是否可以进行某些优化。而在pandas==0.18.1以及最新的pandas==0.23.4中进行尝试后发现,这个情况都存在。在某些情境,例如对groupby()后的dataframe进行apply()批处理,为了避免重复,我们并不想让第一个结果打印出两次。这里可以采用filter()方法,即用groupby().filter() 代替groupby().apply()。
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    所有列都有一些NULL变量。我想使用Pandas并总结这些数据,但具体方法是:1。总结列a,b,c 2.总结列d,e,f 3。总结为g,h,i 不为a,b,c做一个总和,只是分开。我是初学者,所以即使使用其他解决方案,我也不知道怎么做:( 我在努力 df.groupby().sum() 结果: NameError Traceback (most recent call last)in ()----> 1 df.groupby().sum()NameError: name df is not defined* 整个数据帧名称是data2。我在Pandas DataFrame中尝试了这样的总结列值。不。不起作用。 你能给我一些提示吗?帮我这个?Idk如果这很重要,但数据库已从RData转换为Excel。有用。usp=sharing您会在此处找到非常相似的数据 CODE 我有一个基础 - 不同的数据集,但我需要创建一个新的表data2 data2 = data ] 现在我要计算总和: data2.groupby
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    我有一个DataFrame,列中有许多缺失值,我希望将其组合在一起: import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({a: , b: }) In : df.groupby(b).groupsOut: {4: , 6: } 看到Pandas已经删除了具有NaN目标值的行。
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