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pandas
groupby
中
的
apply
函数
可以
返回
多个
数据
帧
吗
?
pandas
、
pandas-groupby
、
apply
我想在
groupby
的
apply
函数
中
执行两个稍有不同
的
操作,如以下代码所示: import
pandas
as pd return(stackcol)
浏览 25
提问于2020-04-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
以声明性样式处理
pandas
数据
pandas
、
dataframe
、
declarative
我有一个
pandas
的
车辆坐标
数据
框架(从
多个
车辆在多天)。对于每一辆车和每一天,我都会做两件事:要么对它应用一个算法,要么如果它不满足某些标准,就把它完全从
数据
集中过滤出来。是接收
数据
帧
的
函数
。我希望我
的
数据
集
的
全部处理(涉及
多个
.
apply
和.filter步骤)以一种解密
的
风格写出来,而不是强制循环通过组,整个过程
的
浏览 3
提问于2017-06-28
得票数 5
1
回答
使用
Apply
和
Groupby
的
Lambda
python
、
pandas
、
dataframe
、
pandas-groupby
、
pandas-apply
我正在尝试计算由第二列分组
的
pandas
数据
帧
的
列
中
的
唯一值,并将结果作为
数据
帧
中
的
新列
返回
。 当我在下面的dataframe上测试这个操作时,它
返回
空值。
pandas
和unique,它不再是一个有效
的
转换
函数
。\lib\site-packages\
pandas
\core\
groupb
浏览 37
提问于2020-11-24
得票数 1
回答已采纳
1
回答
将
函数
应用于
pandas
数据
帧
中
的
组
python
、
numpy
、
pandas
、
dataframe
我正在尝试将简单
的
函数
应用于
pandas
中
的
组。我有此
数据
帧
,我
可以
按type分组 df =
pandas
.DataFrame({"id": ["a", "b", "c", "d"], "v": [1,2,3,4], "type": ["X", "Ynp.log2这样
浏览 0
提问于2013-08-09
得票数 10
回答已采纳
1
回答
如果我有
多个
group by字段,如何从Dask DataFrameGroupBy
中
获取所有组?
python
、
dataframe
、
dask
如何从分组
数据
框
中
获取Dask
中
的
所有唯一组?假设我们有以下代码:我必须遍历所有组并处理组内
的
数据
。我
的
想法是获得所有唯一
的
值组合,然后遍历集合并调用。对于他们
中
的
每一个人。这不会很
浏览 3
提问于2018-02-20
得票数 4
1
回答
如何在使用
GroupBy
后将Python
数据
帧
写回Excel文件?
python
、
excel
、
dataframe
def Grouping(gr): df1.to_excel(writer,"Sheet1",index=False) writer.save() 在使用
GroupBy
之前,
数据
帧
被写回Excel
浏览 56
提问于2019-12-26
得票数 0
1
回答
数据
帧
上
的
spark GROUPED_MAP udf是否并行运行?
apache-spark
、
pyspark
、
apache-spark-sql
、
user-defined-functions
我正在尝试应用一个PandasUDFType.GROUPED_MAP
函数
,该
函数
将一个
数据
帧
作为输入,并产生一个
数据
帧
作为输出。当我执行sdf.
groupby
(key).
apply
(
pandas
_udf)时,它是基于可用资源将
函数
并行应用于
多个
组,还是按顺序将
函数
应用于一个组后另一个组?我还没有更改spark
的
任何默认设置。如果我想在组上并行执行udf,我还<em
浏览 41
提问于2020-08-11
得票数 0
2
回答
Dask Dataframe
groupby
在
pandas
序列
中
的
结果,我如何
返回
dask dataframe?
pandas
、
dataframe
、
pandas-groupby
、
dask
我正尝试在Dask
中
执行
groupby
函数
来创建一个新
的
Dask
数据
帧
。然而,当我做
groupby
时,结果是一个熊猫系列。当我在
Pandas
中
执行相同
的
操作时,我确实
返回
了一个新
的
数据
帧
。如何
返回
新
的
dask
数据
帧
?
返回
: dtype('floa
浏览 4
提问于2019-10-09
得票数 0
3
回答
Pandas
GroupBy
.
apply
方法复制第一组
python
、
pandas
、
group-by
、
pandas-groupby
我
的
第一个问题是:我对
pandas
(0.12.0-4)
中
groupby
的
应用方法
的
行为感到困惑,它似乎将
函数
应用于
数据
帧
的
第一行两次。
函数
是否工作正常,看起来还不错:>>> print(group) (
浏览 2
提问于2014-01-28
得票数 42
回答已采纳
2
回答
Pandas
使用
groupby
划分两列
python
、
python-3.x
、
pandas
我想计算给定状态下'bene_1_count‘和'bene_2_count’
的
比率。np.random.randint(10000, 99999)我正在尝试以下操作,但它给出了一个错误:“没有要连接
的
对象” df['ratio'] = df.
groupby
(['state']).agg(df['bene_1_count']/df['bene_2_count
浏览 1
提问于2017-02-05
得票数 11
回答已采纳
2
回答
Groupby
在
Pandas
中
的
变异性能
pandas
、
performance
、
numpy
、
vectorization
、
pandas-groupby
我经常尝试做
groupby
和mutate
的
R等效项,但正如许多人指出
的
那样,简单地使用
groupby
和
apply
会受到严重
的
性能问题
的
影响。所以我
的
问题是,在
pandas
中
对
数据
帧
进行分组
的
最佳(最高性能)方法是什么,然后根据该组
中
的
一些条件,根据一些计算添加一个新列?(我已经搜索了很久,但我没有找到任何关于如何使用numpy向
浏览 14
提问于2017-07-31
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在通过DataFrame.
groupby
.
apply
调用
的
函数
内部更新
pandas
数据
帧
pandas
、
dataframe
这似乎是一个以前会被问到
的
非常基本
的
问题,但我找不到答案。但是,这是可行
的
:def change_y(big_tab,tab我误解了
浏览 0
提问于2018-09-25
得票数 0
1
回答
koalas
groupby
->
apply
返回
‘无法插入"key",已存在“”
python
、
pandas
、
databricks
、
spark-koalas
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 {'ds-
apply
中使用这个
函数
: import numpy as np return ( .assign(()).
groupby
('store').
apply
(comp
浏览 36
提问于2020-03-22
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何在python
中
获取基于两个类别的列
的
最后一个值?
python
、
dataframe
、
group-by
、
pandas-groupby
我有一个
数据
集,其中包含date、shift、value等列。我想从值列中提取每个date和shift
的
最后一个值。例如,对于每一天,有两行,一行包含每个班次
的
日期时间、班次(白天或晚上)和最后一个
数据
点from value。 在本例
中
,我想提取第3行(因为7/14和Day time
的
最高值为3) ? 我只知道如何获得每一列
的
最大值。我尝试了几种方法来完成这项工作,但对我来说都不起作用。我是python
的
新手,正在寻求您
的</e
浏览 15
提问于2020-07-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
功能类似于R拆分
函数
的
Python
函数
python
、
r
、
pandas
、
vector
、
vectorization
我有一个包含
多个
列
的
数据
,我需要将它划分成一个由参数定义
的
组向量(列e.t.c)。R具有如下所示
的
拆分
函数
:data_splitting= split(A, by=c('C1', 'C2'), keep.
浏览 1
提问于2020-02-05
得票数 0
1
回答
pandas
中
的
groupby
打乱了行索引
python
、
pandas
我有一个包含三列
的
pandas
df,purchase_day,customer_name,products_purchased。gpd = df.
groupby
(by=['customer_name', 'purchase_day']).count()不幸
的
是,对于这个
返回
的</em
浏览 12
提问于2017-02-21
得票数 0
2
回答
如何在
groupby
上应用自己构建
函数
python
、
pandas
、
dataframe
我找不到一条适合我问题
的
线索...如果这不是真的,请不要犹豫,把链接贴到帖子上。 我有以下
数据
框架,我必须对其进行分析。. -2606.54 -3478.0 除了整体误差度量之外,我还想找出每小时
的
误差。这意味着,从0到23
的
小时数必须进行汇总。).mean()print(data_perhour) 我
可以
很容易地找到每一列
的
平均值。(data.index.hour).
apply
(NBIAS('EMBieding
浏览 15
提问于2019-05-29
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用
Groupby
和np.where时,
Pandas
应用vs变换
python
、
pandas
、
numpy
我在我
的
数据
框
中
创建了一系列计算,并成功地使用了
apply
,直到下面的一个示例。有谁能解释为什么“转换”在这种情况下有效,而“应用”不起作用?我已经成功地使用
apply
完成了加法和减法运算,所以新
的
方面是np.where。 它不会抛出错误,它只是
返回
列
的
NaNs。 我能找到
的
适用地址
的
文章都不应该有这种类型
的
限制。有大量
的
信息表明转换应该有更多
的
限制,即一次只处理
浏览 16
提问于2020-12-31
得票数 1
2
回答
在
数据
帧
上应用扩展
函数
python
、
pandas
、
dataframe
我有一个
函数
,我希望将其应用于
pandas
DataFrame
的
子集,以便在同一组
中
的
所有行(直到当前行)上计算该
函数
-即使用
groupby
,然后使用expanding。例如,此
数据
帧
: df = pd.DataFrame.from_dict( 'group': ['A','A','A','B','
浏览 21
提问于2020-01-19
得票数 0
回答已采纳
2
回答
我如何能够基于标签将DataFrame分割成
多个
DataFrames,然后对每个DataFrame进行计算?
python
、
pandas
、
dataframe
我有以下DataFrame:我试图为df1'Tub‘
中
的
每个唯一值创建一个DataFrame。现在,我正在创建一个字典,并试图在每个新
的
DataFrame实例
中
添加一个匹配
的
Tub。我认为我
的
逻辑是正确
的
。]: tub_df[tub] = pd.DataFrame.copy(df1.loc[tub_row]) 谢谢你
的
帮助
浏览 0
提问于2020-08-13
得票数 0
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