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
data = {'groupId':[1,1,2], 'email':['[email protected]', '[email protected]', '[email protected]'], 'type':['office','personal','personal']} df = pd.DataFrame(data) 我有一个像这样的数据框 groupId ... ...
在Pandas DataFrame中，如果有重复的行存在，则将该列相加。
我有一个相当大的数据集，看起来类似于下面的数据集。这个数据集包含10多个列，这些列都有相同的值，然后是一个 "时间 "列，它将包含唯一的值。我是 ...
Python，pandas数据框架，groupby列和预先已知的值。
考虑这个例子： >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame( .... [ ... ['X', 'R', 1], ... ['X', 'G', 2], ... ['X'，'R'，1]，......['X'，'G'，2]，......。['X'，'B'... ...
我试图复制一篇论文，其代码是用Stata写的，用于我的课程项目，使用Python。我很难复制他们do-file中的collapse命令的结果。该 ...
很抱歉，如果这太基本了，但我对python（尤其是pandas）完全是个新手。我有一个大学生人文和数学成绩的样本数据。我想找到(a)学生们的 ...
Datos 2015-01-01 58 2015-01-02 42 2015-01-03 41 2015-01-04 13 2015-01-05 6 ...... 2020-06-18 49 2020-06-19 41 2020-06-20 23 2020-06-21 39 2020-06-22 22 2000行×1列 我有 ....
在pandas中创建一个函数，根据给定的参数在数据框中创建新的行。
我有一个数据框架，如下图所示，其中数据总是有一个会话。这意味着在 "Session "列中的唯一值的数量将始终为1。B_ID No_Show Session slot_num ...
我试图在pandas中的groupby中得到一个累积的总和和计数，但是只有当但是只对连续的行值。如果值不是连续的，我想累加和...
我有一个Pandas DataFrame，其中有多个站点和每个站点的预测每小时阵风（"gust_speed"）。我需要找到每个站点每天的最大阵风，以及时间在......
如何在自己的groupby函数中使用groupby max？
我有以下 df d = {'CAT':['C1','C2','C1','C2'],'A': [10, 20,30,40], 'B': [3,4,10,3]} df1 = pd.DataFrame(data=d) 我想加入一个新的列，它是由'A'除以最高的......所得。
我想放弃那些标签值=2,3的唯一ID，所以答案应该只有b,d,c。
所以这里有独特的ID列表和标签。我只想知道那些不包括标签=2，3的行。所以答案应该是独特的ID=b，d，c独特的ID标签。
Pandas GroupBy 列表中的一列列表的值，并找到它们的平均值。
我有一个大的pandas数据框（1M行），格式如下：姓名，情感["Lily"，"Kerry"，"Mona"]，10["Kerry"，"Mona"]，2["Mona"]，0 我想计算一下 "Lily "和 "Mona "的平均情感 ...
关于分组和总和，我有一个困惑（也是一个有趣的观察）。我有一个NBA数据集，在这个数据集中，我执行了以下两个独立的操作 A : df.groupby('Team')['Salary'].sum()......
我有以下数据框，希望按年份分组并返回最大值（但将索引值保留在此处）：import pandas as pd dct = {“ date”：[“ 2019-01-01 “，” 2019-04-1“，...
Pandas GroupBy在列表的一列中列出值并找到它们的均值
我有一个大熊猫数据框（100万行），格式如下：data = {'names'：{0：['Lily'，'Kerry'，'Mona']，1：['Kerry'，'Mona ']，2：2 ['Mona']}，'观点'：{0：10，1：2，2，2：0}} df ...
我有两个数据帧，如下所示df1 = pd.DataFrame（{'person_id'：[11，21，31，41，51]，'date_1'：['12 / 30/1961'，'05 / 29/1967”，“ 02/03/1957”，“ 7/27/1959”，“ 01/13/1971” ...
我在下面有这个数据框：df = pd.DataFrame（{'cnpj'：[410000132,410000132,4830624000197,4830624000197,4830624000197]，'Nome Pessoa'：['EUGENIO LUPORINI NETO'，'JUAN MATIAS SERAGOPIAN'，' EUGENIO LUPORINI ...
我需要删除每个组的最后一个成员，因为这会使进一步的计算混乱。我不知道如何更好地解释我的问题，但是如果您需要进一步说明，请提出。我当前的代码：...
我将以下df分组，然后尝试更改每个类型总和的US值，但得到nan：dff = pd.DataFrame（{'country'：['US'，'US'， 'UK'，'UK'，'FR'，'FR'，'ES'，'ES']，'type'：['A'...