GROUP BY是SQL关系数据库标准中的一个命令，用于将共享字段值的一组行折叠为单个行。可以在组中的其他字段（例如SUM（）或AVG（））上执行聚合函数，以将相关数据整理为单个值。
我有一个大的数据框->惰性框架，它是由 Expr.cut 函数剪切的。现在我想遍历这些类别，但未能找到有效的方法。当我使用 group_by 时，它...
在网站上搜索了几个小时后，我找不到我的问题的正确答案，或者答案太复杂了。 我有一些来自 Minecraft 服务器的统计数据，我想要...
我有一个大的数据框->惰性框架，它是由 Expr.cut 函数剪切的。现在我想遍历这些类别，但未能找到有效的方法。当我使用 group_by 时，它...
我的代码对于不同的数据集返回相同的输出（分组总和和总数的百分比）？
所以我正在使用的数据库是私有的，但它由农场数据组成，数据框（我称之为 Pome）如下所示： 我想为每个新商品输入一个新的 csv - 作为文件...
我的代码对于不同的数据集返回相同的输出（分组总和和总数的百分比）？
所以我正在使用的数据库是私有的，但它由农场数据组成，数据框（我称之为 Pome）如下所示： 在此输入图像描述 我想永远输入一个新的 csv...
背景 我正在一个非常受限的 T-SQL 环境中工作，其中只能定义 VIEW 的“主体”：大概是... 创建视图 My_View AS ... 在引擎盖下。这里是...
Python-Polars：如何用两者之间的平均值填充 NA？
我有一个极地数据框，其中包含不同的气象站及其数据。最终目标是时间序列分析。但是，某些温度值是空白的。为了不让模组混乱...
我有两个类，一个称为 ArcPrimitive，另一个称为 CirclePrimitive。 公共类 ArcPrimitive ：原始 { 公共双角 { 得到;放; } 公共双长...
我想要的解决方案是像每个项目 id 发送者和接收者之间的所有消息，并且需要所有行都属于用户，即如果发送者 id = 3 那么它将列出该用户 id 的所有消息，无论用户...
我有一个名为weeklySchedule 的javascript 数组，它从API 调用中返回。我的数据的一个简短示例是： [ { “玩家编号”：1， “开球”：1、 ...
我有一个数据框，其中有一个键列、一些值列和一些时间戳列。对于某些键，可能有多行在值和时间戳列中具有不同的值。 我想...
我有2012年至2023年的历史数据。我正在尝试计算这些年中每个月的平均值以建立“参考年”或“基线”。我的数据框（final_df）看起来像这样：...
将 pandas 导入为 pd 数据 = { '名字': ['爱丽丝', '爱丽丝', '查理', '查理'], ‘年龄’: [25, 30, 35, 40], 'branch': ['纽约', '洛杉矶', '芝加哥', '休斯顿'] } df = pd.DataFrame(
数据帧：计算所有列中的多次出现，并输出具有相同列的数据帧，单个出现作为索引
我有一个像这样的 Pandas 数据框： >>> df = pd.DataFrame({'2012':['A','A','B','A'],'2013':['A','B','C',' C'],'2014':['A','C','Z','C']}) >>> DF 2012 2013 2014 0 AA ...
如何通过 sl 列中的标题将此数据与 pandas 分组。不 我有如下 CSV 或 Excel 格式的数据。 sl.不 v1 v2 v3 标题1 1 243 45 3244 2 3 25 33 3 43 第324章 54 头2 1 3 45 54 2 24 4...
假设组有超过 n 个成员，我想从每个组中取出第 n 行。我查看了https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/ generated/pandas.core.groupby.GroupBy.nt...
通过将函数应用到 groupby 中的多个列来创建新的 DataFrame 列
我有一个由分类人口统计特征和日期组合而成的人口计数数据框，每个日期的一些缺失值（在所有组合中一致）构成了数据中的空白。 ...
我正在尝试计算每个组内的滚动总和或任何其他统计数据（例如平均值）。下面我给出一个例子，窗口为2，统计量为sum。 df = pd.DataFrame.from_dic...
我想知道产品现有的 uom 值组合是什么。 给定 df = pd.DataFrame([{'prod_id':3,'uom':'PK'},{'prod_id':3,'uom':'PQT'},{'prod_id':4,'uom': 'PK'},{'prod_id':5...
work = pd.DataFrame({"JOB" : ['JOB01', 'JOB01', 'JOB02', 'JOB02', 'JOB03', 'JOB03'], “状态”：['ON_ORDER'，'ACTIVE'，'TO_BE_ALLOCATED'，'ON_ORDER'，'ACTIVE'，'TO_BE_ALLOCATED']，...