用于根据给定条件将变量分组在一起。并且仅用于与“pandas”库相关
我在 pandas 中有一个数据框，它为您提供了下表： 我想通过总结调用并在一行中获取类型来获得以下结果。 （你可以观察黄色的行）
我正在极大地简化这个问题（与最初的草案相比）。 给定一个具有分类类型的数据帧，如果我对数据帧进行子集化，使其仅包含一些分类值...
比较 pandas 中同一个 Excel 工作表中的 2 列
在Excel工作表中我想比较两列。列名称如 file_1 和 file_2。通过使用这 2 个列，想要使用 excel 公式 [countifs] 创建另一个像“diff”的列。万一...
我想按几列（大约 40 列）进行分组并应用聚合和。 40 列是数据集的最后 40 列。我还没有找到一种优雅的方法来做到这一点。 我尝试按所有人分组
使用 idmax() 通过 Groupby 计算数据帧中的最大值
我有一个有 10 列的数据框。 我使用此代码来过滤我想要的行：基本上，修订日期小于截止日期（声明的变量）和职位名称的行...
Pandas 如何在特定日期和日期范围内的总和值之间重新采样？
（这个问题是如何使用 pandas Grouper 以 7d 频率并用 0 填充缺失天数？）的后续问题 我有以下数据框 df = pd.DataFrame({ “名字”：[“乔”，“乔”，“乔”]，...
我有一个数据集，为了简单起见，我需要根据一列进行分组和聚合，以便我可以轻松删除一些行。完成计算后，我需要按
Pandas Groupby 与 idxmax 并进行变换以获得每组最大索引的值
我有以下数据框 高旗帆 0 177.73 1 1 178.48 2 2 182.10 2 3 182.48 3 4 173.66 4 5 174.40 ...
如何使用groupby计算vwap（成交量加权平均价格）并应用？
我已经阅读了多篇与我的问题类似的帖子，但我仍然无法弄清楚。我有一个 pandas df ，如下所示（多天）： 输出[1]： 价格数量...
Pandas GroupBy - 仅显示具有多个唯一特征值的组
我有一个看起来像这样的 DataFrame df_things，我想在训练之前预测分类的质量 A B C 级 ----------------------- al1 bal1 cal1 船舶...
groupby.mean() 不起作用，而 sum()、std() 和 size() 都起作用
我正在关注密歇根大学关于Python Pandas 中的数据科学的MOOC，我在测试中遇到了一些问题。 我必须使用 groupby 函数来计算总和、平均值、大小和
如何在 Pandas DataFrame 索引中获取每个月的最后一天（使用 TimeGrouper）
我有一个日期不完整的数据框，我只需要每个月最后一天可用的日期/行。 我尝试使用 TimeGrouper 并获取每组的 .last() 。 将 pandas 导入为 pd idx = [pd。
pandas 基于多列进行分组，但在其他列上保留最重复的重复数字
我有一张表格如下。 长 拉特 输出 4050 -47.812224 -19.043365 1890.283215 5149 -47.812224 -19.043365 1890.283215 7316 -47.812224 -19.043365 1890.283215 8406 -47.812224 -19.043365 1890....
我有一个 DataFrame，其中有一列包含一些带有各种负值的不良数据。我想替换值 < 0 with the mean of the group that they are in. For missing values as NAs, I
我有一个数据框，如下所示，我正在尝试按 Col1 进行“分组”（请参阅所需的输出）。这应该是显而易见的，但我一定不是在寻找正确的关键词。我尝试的一切...
以下数据为5分钟间隔 数据框名称为 df： 脚本ID 约会时间 打开 高的 低的 关闭 体积 0 201 2019-02-04 14:55:00 1408.05 1408.05 第1407章 1408 2384 1 201 2019-02-04 15:00:00 1...
我正在做应用数据科学的作业。 问题： 将可再生能源百分比削减为 5 个类别。按大陆划分的前 15 名组，以及这些新的可再生百分比垃圾箱。每个国家有多少个国家...
我正在浏览 pandas groupby 文档，当我在特定列上进行 groupby 时，如下所示： df： A B C D 0 富一 -0.987674 0.039616 1 巴一 -0.653247 -1.022529 ...
如何让 Groupby Apply 运行得更快，或者如何以不同的方式编写它？ 将 numpy 导入为 np 将 pandas 导入为 pd df = pd.DataFrame({'ID':[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2],\ '价值...
我想改进 python pandas 中的 groupby 时间。 我有这个代码： df["Nbcontrats"] = df.groupby(['客户', '月份'])['Contrat'].transform(len) 目标是计算有多少个反对...