我有一个有三列的数据帧。我需要按名称分组并对Amount列求和,而仅当Fruit列满足特定条件时才对其进行计数。下面是一个数据帧外观的示例: Name Fruit Amount Bob Orange 7 Bill Orange 8Bill Apple 3 在本例中,我将Bob和Bill的名字组合在一起,将Apple和Orange的数量相加,但只计算Apple的出现次数,因此新的<
所以我是python的新手,我正在使用pandas处理数据帧(除了pandas之外不能使用包),我已经为6种不同的汽车接受了用户输入(制造商,型号,类型,评级):4 ford taurus sedan B我想要这些数据的条件概率'type'].count()).reset_index(name="
,我可以连续地计数由a中的元素小于b 2或更多的次数定义的数字c。from itertools import groupbysum(len(list(g))>=2 for i, g in groupby(a < b) if i)现在,我希望每次满足条件时输出一个数组,而不是计算满足条件的次数。in groupby(a < b)if i
1.138458 0.865060 b two我正在尝试弄清楚如何按key1对数据进行分组,并仅对key2等于‘1’的data1以下是我尝试过的方法 d.ix[d[a] == b, 'data1'].sum()
df.groupby(['key1']).apply(f, a = 'key2', b = 'one').reset_ind