让我们考虑以下数据帧：dic={'volume': {('E7', Timestamp('2016-11-01 00:00:00')): Decimal:00')): Decimal('1276'), }}
df</em
浏览 11提问于2017-08-05得票数 0
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如何使用Pandas计算GroupBy对象的滚动均值？我的守则：df = df.set_index('ds')grouped_<em
浏览 1提问于2015-10-18得票数 1
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import pandas as pddf = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(-1, 2), columns=['A',02 4 5 NaN 24 8 9 NaN 4
我想用群函数来计算每个指标的"A""B""C“的平均值。df1
浏览 3提问于2017-02-18得票数 1
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我在下面的代码中有一个问题
Fun1 = ['A','A','A','A','A','A','A','A','A','= df.assign(Fun1=Fun1,Fun2=Fun2,time=time,X=X,Y=Y)
df = df.
浏览 4提问于2018-02-14得票数 0
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简短的问题：给出一个类似于DataFrame的NaN值，如前面的方法所示_df.groupby(level='
浏览 1提问于2016-06-10得票数 2
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在Python3.6中，我在for循环的帮助下遍历了pandas dataframe中的groupby列。这样做的问题是，如果我有很多数据，它就会变得很慢。这是我的代码：dataDict = {}fronten
浏览 0提问于2018-03-01得票数 0
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'year': [2000, 2000, 2000, 2001, 2001, 2001, 2001],我想知道每年不同入口类型的数量的平均值现在，如果我这样做：df.groupby(['entrytype', 'year']).size()，我将得到中的入口类型数，如下所示：a
浏览 2提问于2014-04-30得票数 1
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下面的代码是我所拥有的，但它抛出了一段代码，说明没有要聚合的数值类型。代码：import numpy as npdata = pand
浏览 0提问于2021-03-24得票数 0
我有一个非常大的CSV文件，我设法按列id排序，但我无法计算具有该列id的平均列值。我需要在没有SchoolCode列的情况下获得新的csv，并对每个集群使用经度和经度平均值。而且，位数应该是相同的。我尝试了pandas，它抛出了这个错误。我的代码：
df = pd.read_csv('SortedCluster.csv', names=
浏览 2提问于2018-06-05得票数 0
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我对Python还不熟悉 'three':[1,2,3,4]}
我需要的是用本系列的平均值计算NaN值。我已经试过了
计算每列
浏览 3提问于2021-07-02得票数 0
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请考虑以下数据：from numpy.random import randint, randndf.groupby(['cat_1', 'cat_2', 'cat_3', 'cat
浏览 6提问于2019-11-20得票数 1
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我试着计算由男性和女性组成的人口的平均规模： >>> import pandas as pd0 175 male2 165 female4 156 female 我想使用Pandasgroupby</e
浏览 36提问于2021-01-13得票数 1
使用Pandas，我想要"groupby“并计算我的Dataframe的每一组的平均值。": ["A", "B", "C", "A", "A", "B", "B", "C", "A"],
"value": [5, 6, 8, 7, 3, 9, 4
浏览 4提问于2021-05-07得票数 2
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计算每组的平均行数
、、、
我需要计算DataFrame中某一列的平均值，因此每一行的平均值不包括在特定组中为其计算的行的先前值。假设我们有这个数据帧，这是预期的输出 有没有像这样的方法，按索引迭代每一行，在每次迭代中按索引添加前一行，然后计算平均值。我想知道有没有更有效的方法 unit A Expected T10 7
浏览 18提问于2019-01-25得票数 1
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我有一个带有分类栏和其他内容的数据文件：>>> df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(10, size例如，比方说我希望能够使用df.groupby(['C', D])中的索引来<
浏览 3提问于2021-04-21得票数 2
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我在Python3 / Pandas工作。我有一个多索引的DataFrame :数据源('src')、日期('dt')和状态('stat')。有一个名为“val”的任意测量列。因此，答案应该推广到许多度量列，而不仅仅是示例'val' df**.**中的列。= df.groupby(['src','dt'])
浏览 2提问于2019-06-14得票数 0
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我正在查询原始OHLC和Volume和Ticker符号所在的sql，并使用ta-lib库计算技术指标。我想为表中的每个单独的报价器将数据帧写入csv (df.to_csv)。不幸的是，当我试图计算移动平均值时，它将所有的报价器集中在一起，并在所有这些报价器上执行移动平均值，而不是每个报价器的符号。通过使用FOR循环为每个报价器，我希望能够计算正确的值，并写入许多不
浏览 23提问于2021-01-19得票数 0
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我试图使用Python (与Pandas)计算英特尔(INTC)每日股票数据的20天指数移动平均值(EMA)。熊猫有很多方法可以做到这一点，我也尝试过Pandas上的股票统计，但是它们从来没有像我从股票/金融网站上得到的一样返回EMA。
我已经检查了两次接近的价格，它们是匹配的，但是EMA总是出现“错误”。df2["Close"].shift().fillna(
浏览 7提问于2018-02-13得票数 21
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我在这上面花了几个小时，所以任何帮助都将是令人惊讶的！ 我有一个熊猫数据帧df。然后我按其中一列(A)分组，关注另一列(B)，并获得每组的平均值： group_mean = df.groupby('A').B.agg('mean')
group = df.groupby('A').B 按照上面的顺序，以下是python报告的类型： <class &#x
浏览 2提问于2021-09-04得票数 0
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我正试图创建一个基于两个不同数据的图形，它将两个数字叠加在一起。但是，尽管我尽了一切努力，结果仍然是缺乏适当的显示。df1.plot.bar(color = 'r')plt.show()
浏览 0提问于2018-03-13得票数 0
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