因此，我尝试通过执行reset_index将groupby函数生成的序列更改为数据帧 casts = pd.read_csv('cast.csv', index_col=None)17 actress 1960 96819 actress 1980 1989 我的问题是如何删除年份列旁边的
浏览 21提问于2020-08-20得票数 0
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我有一个pandas dataframe，它的标题id，n和t包含重复的id，在调用groupby和size()之后，在给定计数的情况下生成了没有标题的额外列如何添加与第4列值的值相关联的额外列标题‘below.Now
浏览 1提问于2015-11-14得票数 0
我正在尝试将列中的值映射到单独的列。使用below，calculate_distances函数测量每个Group的每个点到最近点的距离。我还返回每个点的索引值以进行标识。 这一切都运行得很好。from sklearn.neighbors import BallTree 'Timedf.set_index('index')['ID'])
return d
浏览 13提问于2021-01-08得票数 0
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我还尝试在网上找到关于reset_index的解决方案，但是这里有带有"0“的列标题，这应该是reset_index的”size“。
这是我想要达到的目标。
这是我得到的输出。
浏览 1提问于2022-12-02得票数 0
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我有一个大型Pandas DataFrame，列>100列，我希望选择列名中出现子字符串einkst_l的所有列。此外，我希望选择name和year两列。到目前为止，我只能创建两个新的数据框架：df_1 = df.filter(like = e, axis=1).reset_index(drop=True)
df_2 =df.filter(items = ['name', 'year'],
浏览 19提问于2022-01-31得票数 1
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我认为reset_index()工作得很好，但在这种情况下就不行了。所以，所有的建议都是欢迎的。提前感谢！ S 1159
对于在海运中的可视化，我尝试用DataFrame ()使其成为一个reset_index
浏览 3提问于2020-12-07得票数 1
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群居和数数不能正常工作
、、、
我只想从下表中获取与"Bikes"相等的产品，并将年份分组。我需要它来创造一个情节，在那里我想展示自行车的销售是如何多年来的。plot1 = yearsbuy.groupby('Year')['Product_Category'].value_counts()当我得到：
浏览 3提问于2020-12-27得票数 0
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在使用列中一些重复的单元格值创建DataFrame之后，名称df = pd.DataFrame({'Name': ['Will','John','John','我接着说：
但是，由于df.groupby('Name', axis=0)
浏览 2提问于2016-09-03得票数 6
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我想对Python3中的股价做一些计算，我已经安装了yfinance模块。import yfinance as yf
tickerSymbol = 'MSFT'
tickerData = yf.Ticker(tickerSymbol)
tickerDf = tickerData.history(period='1d', start='
浏览 0提问于2020-12-31得票数 1
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我有一个星期的时间序列，我想在每小时分组的日子里总结我的价值，我已经尝试过利用群和重采样的方法，但是没有成功。和grouped = df.groupby([times.hour, times.day])在这里编辑我绘制的示例数据：2019-11-21 00:00:00,3232019-11-21 02:00:00,207
2019-11-21 03:
浏览 3提问于2019-11-29得票数 2
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dataframe包含由ID列标识的200 k时态序列。我试过达斯克，但没有得到任何改善(比熊猫本身花费的时间更长)。下面是一个可以生成具有可比较大小的虚拟数据的示例：import numpy as npnp.random.seed(1)
ID_data = pd.Series(np.arange(0,200000), name='ID')
#Array of data - cre
浏览 2提问于2021-08-03得票数 0
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我正在处理一个数据集，如下所示：我想要可视化堆叠的高度和宽度直方图。我希望每个图有两个堆叠的直方图(每个性别一个)。
浏览 1提问于2016-03-27得票数 5
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pd.read_excel(demand_data, 'Data FY20')
FY20b = pd.read_csv("Input Data\Historical Demand FY20.csv") 生成的df为：Based on Excel Based on CSV 接下来，我想使用pandas groupby将我的df按列分组，并对一些列求和。我使用以下代码： FY20 = FY20.groupby(['SKU', 'Materi
浏览 22提问于2021-09-27得票数 1
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然而，当我运行代码时， df1=df2.join(df3) iIt为df3的值生成所有的NaN。我已经在谷歌上搜索了一段时间了，也不知道为什么。我已经尝试过将pandas数据帧和reset_index进行转换。这个把戏也没起作用。 df1=df2.join(df3) 为df3的列生成所有NaN 在预期的结果中，NaN的值都应该是df3。实际结果是生成所有的NaN。
浏览 20提问于2019-04-28得票数 0
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是在 DataFrame 中创建一个新列的最快(也是最有效)的方法，它是 pandas 中其他行的函数。我认为将它们分解为是有意义的，这样它们就不会太宽泛。但是，我通常发现，类似pandas问题的解决方案有时可以修改为适用于spark。在对这个问题的spark版本的启发下，我尝试在pandas中使用。我的速度测试表明，这是稍微快(虽然我怀疑这可能是不同的数据大小)。不幸的是，我还是不能给apply()打电话。j = np.where(np.ones((len(pandas</em
浏览 2提问于2018-01-09得票数 4
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payment_channel, user_paid_amount, vertical]的空数据但是当我使用df.groupby(['uid','vertical']).user_paid_amount.agg('sum').rese
浏览 6提问于2020-02-28得票数 0
我正在尝试在每个pandas数据帧中创建一个新列，其中填充了我的数据帧名称(这是国家的名称！) 我该怎么做呢？编辑： 我没有提到我创建了数据集 us = pd.concat([coeff, pvalues], axis = 1).reset_index()
us.columns = ['Factor',"Coeff
浏览 15提问于2019-01-10得票数 0
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原始数据是使用此命令在windows机器上生成的。property in xroot.iter("PROPERTY"): nprop.append(xnames)
data = []; inner = {}
finaldf = pandas.concat(rprows, sort=False).reset_index(drop=Tr
浏览 0提问于2019-10-14得票数 0
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熊猫数据中所有值的随机对
、、、
import pandas as pd
'name' : ['a', 'a',lat name1 1 a3 3 a5 5 b7 7 b
现在，我想做的是在每个名称类型内
浏览 0提问于2017-05-26得票数 0
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