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
使用pandas v1.1.0。 在 pandas 文档中，有一个关于如何使用 numba 加速 moving.apply() 操作的很好的示例。 将 pandas 导入为 pd 将 numpy 导入为 np def mad(x): 返回 np.fa...
pandas groupby fill bfill 需要中间groupby？
我试图通过对一列进行分组，然后对组内的列子集进行洪水填充（bfill().ffill()）来掩盖数据框中丢失的数据。 我以前使用过 def ffbf(x):
我有一个数据框，其中包含进程列表及其花费的时间，如下所示 我想得到以下结果 我知道如何使用 gorupby 来获得一列，但只有其中一列......
我一直在尝试弄清楚如何在应用groupby后仅返回第一组。 我的代码如下所示： gb = df.groupby(['col1', 'col2', 'col3', 'col4'])['col5'].sum() 我想要什么...
使用pandas GroupBy.agg()对同一列进行多次聚合
是否有 pandas 内置方法可以将两个不同的聚合函数 f1、f2 应用于同一列 df["returns"]，而无需多次调用 agg() ？ 示例数据框： 导入
我有一个如下所示的数据列，其中缺少一些日期。 奥布斯蒂姆 2012-01-01 2012-01-02 2012-01-03 2012-01-04 .... 2016-12-28 2016-12-29 2016-12-30 2016-12-31 我想检查一下...
我有一个包含一列和 793 个条目的数据框，其分布如下 df.groupby([‘OK2Use`]).size() OK2使用 0305 1 150 2 338 数据类型：int64 我如何访问个人金额，即...
如何将数据帧行分组到 pandas groupby 的列表中
我有一个 pandas 数据框 df，如下所示： 乙 甲 1 A2 乙5 乙5 乙4 碳6 我想按第一列进行分组，并将第二列作为行中的列表获取： 一[1,2] B [5,5,4] 丙 [6] 是否可以做点什么...
我有一个混合的 pd.DataFrame： 将熊猫导入为 pd 将 numpy 导入为 np df = pd.DataFrame({ 'A' : 1., 'B' : pd.Timestamp('20130102'), 'C' : pd.Timestamp('2018...
我有一个DataFrame，我想在其中删除一行（或多行），其中多个连续行根据不同列的值对一列具有相同的值。在这种情况下，我想...
我想根据订单创建 OHLC 蜡烛。我有一个 pandas 系列，日期作为索引，中间价作为值。 2020-08-04 18:06:40.207934746+00:00 3.9415 2020-08-04 18:06:40.4531071...
我有一个 DataFrame，在我希望分组的列中有许多缺失值： 将熊猫导入为 pd 将 numpy 导入为 np df = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '3'], 'b': ['4', np.NaN, '6']}) 在 [4] 中：df.
什么时候使用 df.value_counts() vs df.groupby('...').count() 合适？
我听说在 Pandas 中通常有多种方法可以做同样的事情，但我想知道 – 如果我试图按特定列中的值对数据进行分组并计算具有该值的项目数
当值连续 1 4 次时，如何在 pandas groupby 中保持分组
我想对我的数据框进行分组，并检查标志列的每列值是否在组中连续保持 1 等于或大于 2 行，然后如果组计数小于
我有一本看起来像这样的字典： d = {1:0, 2:0, 3:1, 4:0, 5:2, 6:1, 7:2, 8:0} 我想按 .keys() 分组，比如我得到： pandas_ordered = { 0:[1,2,4,8], 1:[3,6], 2:[5,7] } 但是...
如何在 pandas groupby 中将数据帧行分组到列表中
我有一个 pandas 数据框 df，如下所示： 一个b 一个 1 A2 乙 5 乙 5 乙 4 C 6 我想按第一列分组并将第二列作为行列表： 一个 [1,2] B [5,5,4] C [6] 有没有可能做点什么...
我有一个数据集，同一日期有多条记录。例如：1854-11-09; 314.2; 567.9 1854-11-17; 322.8; 678.9 1854-11-17; 432.8; 435.0 1854-11-21; 678.9; 476.2 1854-11-21; 872.7; 892.0 ...。
我怎样才能把这个DF: id message_id author_id guild_id has_attachments channel_id created_at 37438 37439 ....
在Python中，我在组合几个概念时遇到了问题：groupby、map和transform。我有一个数据框架，我希望通过基于一个组的现有列的转换来创建一个新的列。...
Pandas DataFrame Groupby: 如何计算满足条件的分组行数。
我想按 "年龄 "对行进行分组，并返回1)每组有多少行，2)其中有多少行符合条件。给定一个DataFrame，它看起来像这样。Age Died 0 ...