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
是否可以使用groupby拆分Pandas数据帧，并将每个组合并为单独的数据帧
我有一个包含分组变量的Pandas数据帧。我想根据其中一列的内容将每个组与其他数据帧合并。所以，例如，我有一个数据帧，...
我试图在这样的df上使用GroupBy.transform创建一个布尔列，id类型1 1.00000 1 1.00000 2 2.00000 2 3.00000 3 2.00000代码就像，df ['has_two'] = ...
pandas groupby和rolling_apply忽略了NaN
我有一个pandas数据帧，我想计算列的滚动平均值（在groupby子句之后）。但是，我想排除NaN。例如，如果groupby返回[2，NaN，1]，结果......
我有以下数据框：日期余额01/01/2017 50 70 100 02/01/2017 100 10 190 ...... ......我正在创建一个摘要文件（按...分组）
相当于R data.table代码的Pandas：df [，new_column：= column2 /（1：.N），by =（column1）]
我试图找到相当于以下R data.table行的pandas。 df [，new_column：= column2 /（1：.N），by =（column1）]我想在Pandas中创建一个新列。 df与...的平均值
我想根据两列中的日期范围汇总一列中的所有值：Start_Date Value_to_sum End_date 2017-12-13 2 2017-12-13 2017-12-13 3 2017-12-16 2017-12-12。 ..
我的目标是获取一个DataFrame对象并向其追加多个列，其中这些列是按组计算的，但这些计算不是直观可矢量化的（它们涉及累积...
使用pandas [duplicate]对重复列进行分组并对相应的列值求和
我正在预处理apache服务器日志数据。我有3列ID，TIME和BYTES。示例：ID＆nbsp＆nbsp TIME＆nbsp＆nbsp BYTES 1＆nbsp＆nbsp 13:00＆nbsp＆nbsp 10 2＆nbsp＆...
我正在使用数据科学训练营，目前正在考虑在pandas / jupyter笔记本中合并和排序csv文件，以便创建新的数据帧。我一直遇到的一个问题是，当我......
我有这个DF。 f = {'Router_name'：['count']} a = a.groupby（['Week_end']）。agg（f）产生以下数据.Router_name计数Week_end 29 ...
Pandas通过列将CSV拆分为多个CSV（或DataFrame）
我很遗憾有一个问题，一些帮助或提示将不胜感激。问题：我有一个csv文件，其列可能有多个值，如：Fruit; Color; The_evil_column Apple; Red; ...
我有以下一般格式的数据框：customer_id，transaction_dt，product，price，units 1,2004-01-02 00:00:00，thing1,25,47 1,2004-01-17 00：00：00，thing2 ，150,8 2,2004-01-29 00：00：00，thing2,150，...
使用groupby进行字数统计的问题然后使用python循环
字数和累计和我有一个数据集最多1.5百万行。该数据集是一个时间序列，年份格式如下所示。我试图累计计算每年的字符串......
我正在尝试创建一个新列，我们称之为“HomeForm”，即“HomeTeam”列中每个条目的“FTHG”的最后5个值的总和。对于0队来说，想法是......
我有一个81列的数据框。目前只有四个人对此感兴趣。它们被称为“传输”（对象），“复合城市MPG”（int64），“复合高速公路MPG”（int64）......
我有一个有几个领域的DF。例如：Year_end Week_end Integrado Probs Duration_hours Router_name 1225 2017 2 si 1 0.7 C3617_AI670_SARA ...
原始数据集userId createDate 0级2016-05-08 22：00：49.673 2 0 2016-07-23 12：37：11.570 7 0 2017-01-03 12：05：33.060 7 1009 ...
我有一个数据帧，df包含索引日期和时间eventName eventCount 0 2017-08-09 ABC 24 1 2017-08-09 CDE ...
我有一个DataFrame如下：Iter ID Time 0 1 A 12:00:00 1 1 B 12:00:01 2 1 C 12:00:01 3 2 B 12:02:00 4 2 A 12:02:02 5 2 ......
Python Dataframe：在一列上使用Groupby计算R ^ 2和RMSE
我有以下Python数据帧：类型实际预测A 4 3 A 10 18 A 13 11 B 3 10 B 4 2 B 8 33 C 20 17 C ...