我想要并行化以下函数并加速groupby过程：
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'a', 'b', 'c', 'b', 'b'], 'B': ['e1', 'e1', 'e2', 'e3', 'e4', 'e2'], 'C':[[1,2
浏览 30提问于2021-03-01得票数 0
我有一个pandas groupby命令，如下所示：在groupby命令中，有没有一种方法可以将agg输出命名为'users‘以外的名称？我可以在groupby完成后重命名该列，但不知道是否有其他<e
浏览 22提问于2016-01-29得票数 4
pySpark实现： df.groupBy('Key').agg(collect_set('ColumnA').alias('Items'), collect_set('ColumnB').alias('DocumentId')) 到Pandas df.groupby("Key")[['ColumnA','ColumnB']].agg(set).r
浏览 31提问于2021-08-16得票数 0
我知道在熊猫中，我可以这样做，将多个聚合应用到相同的专栏中df = pd.DataFrame({'id':[1,1,2,2], 'x1':[0,1,0,1],但是，我也希望执行不止一种类型的聚合。有效语法示例
df.groupby('id').agg({'x1':sum, 'x2':sum, &
浏览 0提问于2020-01-05得票数 2
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我正在寻找一种简单可靠的方法来获得熊猫群对象的agg函数中的分组级别。因此，例如，对于以下组对象和agg命令：df = pd.DataFrame({'Name': ['foo', 'bar'] * 3,'Rank': range(6)})
grouped = df.groupby
浏览 3提问于2013-11-25得票数 1
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我对pandas聚合和应用的区别感到困惑。据我所知，我不认为这个问题是其他问题的答案。data.groupby('source').apply(lambda x: len(x['test'][data['test']==0]))
data.groupby('source').apply(l
浏览 1提问于2021-07-21得票数 0
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在我的数据集中，我有25个类(数据集中的字母表)，每个类有20个主题(我得到字母表的次数)。使用函数groupby()，它们(25*20 = 500)都具有相同的大小(1000)。我的数据集如下所示： ? 这就是我所尝试的，但它不起作用。它给出了一个'SeriesGroupBy‘对象没有属性'iloc’错误。for i in np.arange(211, 890, 20):
new_dataset = new_dataset.gr
浏览 79提问于2021-01-30得票数 0
pandas有没有一种内置的方法，可以在同一列df["returns"]上应用两个不同的聚合函数f1, f2，而不必多次调用agg()？"returns" : 0.05 * np.random.randn(10), }) # Assume `f1` and `f2` are
浏览 0提问于2012-09-26得票数 190
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如何计算在groupby中显示总数%的列import numpy as npdf= pd.DataFrame(np.random.randint(5,8,(10,4)), columns=['a','b','c','d'])
g = df.groupby</
浏览 2提问于2017-10-12得票数 2
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这肯定是一个基本的问题，但很难发现。假设我使用了Pandas groupby和agg方法来按某一列进行计数：那么，假设我想根据结果计数进行排序：
df.groupby(['col1']).agg(['count']).sort_values('count&
浏览 0提问于2018-04-20得票数 0
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我有一个像这样的dataframe 0 11/20 11/26 abc 35 2 11/22 11/27 abc 20df = df.groupby(['col3'])[['col4
浏览 2提问于2021-11-24得票数 0
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如果我们可以使用pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.agg函数对多列进行算术运算，我很感兴趣。[0, 0, 2, 2, 5]print(df.groupby('C').agg({0: 'mean', 1: 'sum
浏览 3提问于2017-12-09得票数 0
一种是测量的气象值，大约每15分钟测量一次，但不是在每小时的一致时间(即12:03、1:05、2:01等)。另一个数据集是精确地在小时上对位置的数据建模的。有没有人知道一种简单的方法来对齐这些数据而不遍历所有的数据？ File "C:\Python33\lib\site-packages\pandas\core\groupby.py", lin
浏览 2提问于2013-11-05得票数 2
我试图总结来自批处理生产过程的各种传感器的数据，以便使用pandas.groupby().agg({})函数将其与最终产品相匹配。问题是，如果在同一个字典中提供的话，熊猫似乎无法在同一个分组操作中执行这两种操作。('Batch').agg({'Sensor_1': ['mean', 'min'],
'Sensor_2': &
浏览 0提问于2019-05-21得票数 0
通常，当我们使用pandas执行groupby操作时，我们可能希望跨多个系列应用多个函数。
似乎是执行这些分组和计算的自然方法。但是，在groupby.agg和groupby.apply的实现方式之间似乎存在差异，因为我不能使用agg对列表进行分组。元组和集合可以很好地工作，这表明你只能通过agg聚合到不可变的类型。通过groupby</
浏览 29提问于2018-02-22得票数 2
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我正在准备一个熊猫数据，用于在R的ggplot2中绘制错误条，这需要计算列的统计数据。错误条要求最小值(平均标准开发)和最大值(平均+标准开发)。我得到这些使用groupby/agg：import numpy as np
浏览 5提问于2015-02-09得票数 1
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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，正在寻求您的帮助。
浏览 15提问于2020-07-27得票数 0
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假设我有一个熊猫DataFrame，如下所示：0 1 1 02 3 2 1假设我想组合具有相同id的行，以便行中的其他元素放在一个列表中这样上面的dataframe将变成：0 [1, 2] [1, 1] 0与前两行相同，最后两行具有相同的id熊猫有这样的功能吗？我知道pandas
浏览 0提问于2016-01-14得票数 11
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我试图了解如何在“groupby”或数据帧中的每个组中应用函数。import pandas as pddf = pd.DataFrame({'Stock' : ['apple', 'ford', 'google', 'samsung(['Sector'],as_index=False)
pandas.core.
浏览 2提问于2014-08-08得票数 0
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熊猫加工的多种模式
、、、
我显然是在处理稍微复杂和现实的数据，但是为了展示我的麻烦，让我们假设我们有这些数据：import numpy as np
agg_mode = purchases_df.groupby(['date', 'user_id'])['purchase'].agg(pd.Series.mode)
agg</e
浏览 9提问于2022-03-30得票数 0
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