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python-pandas groupby-aggregate函数获取值
所以我有一个像这样的数据框：Date Forward_Date ABCD Amount 2010-01-01 2010-02-01 aaaa 20 2010-01-01 2010-03-01 bbb ...
我正在尝试更改下面的Groupby对象中的数据，以设置dff = pd.DataFrame（{'country'：['US'，'US'，'UK'，'UK'，'FR' ，'FR']，'type'：['A'，'B'] * 3，'sales'：[100,200,100,100,50,10]}）grouped = ...
我正在学习有关Multiindex，groupBy，turples的知识，阅读有关Stak Overflow，Google搜索和Youtube教程的类似问题。陷入一个复杂的问题。如何将一些未知的分组...
在此工作表中，我需要添加一列Av。 TR和我想计算平均TR。对于平均TR计算：-前10天为参考。因此，对于第10天TR为：-平均TR =第一个...的平均值...
如何将pandas groupby应用于数值和布尔值的列？我想对数字列求和，并且希望布尔值的聚合为任意值，如果存在...
我有一个数据帧，看起来像这样：home_team away_team score home_goals away_goals冠军1阿森纳切尔西3-0 3 0阿森纳2曼城阿森纳1-1 ...
我有以下列Index（['TNVED'，'Product_Name'，'Export_Value'，'Import_Value'，'Year'，'Country'，'Region'，'Total_Export_XLS'，'Total_Import_XLS'，'Export_Sum'， '...
我具有如下所示的数据帧会话slot_num s1 1 s1 2 s1 3 s1 4 s2 1 s2 2 s3 1 s3 2 s3 3还有一个...
例如，我们有此示例数据帧event_time |订单号| shopid |用户ID 2019-12-28 20:20:18 | 31075224830298 | 9466594 | 84811421 2019-12-28 21:00:00 | ...
我有一张这样的床单。我需要计算特定“工具”和“符号”的“当前高价”-“上一日收盘价”的绝对值。因此，我将熊猫数据框的.shift（1）函数用于...
具有以下df：import random random.seed（1234）sz = 100 typ = ['a'，'b'，'c'] sub_typ = ['s1'，'s2'，'s3'，'s4 '] ifs = ['A'，'D'] col_sort = np.random.randint（0，10，size = sz）col_val = np...。
我有一个数据帧（df），希望获得有关“ COUNTRY”和“ CONDITION”列的最大数量的“ NCT_ID”（不仅是唯一值，而是每次出现）。这样，对于“ ...
我知道大熊猫可以从头或尾获取数据：data = data.head（100）data = data.tail（100）如果我想从第20行到第30行获取数据，该怎么办：像这样的任何函数：data =数据。（来自行...
Pandas：根据分组总和结果与另一列中的值进行比较的方式，修改每个组中最后一个单元格的值
抱歉，标题有点混乱。我确实缺乏用语言来描述特定熊猫挑战的方式。这个问题可以用下面的例子说明：我有一个包含3个字段的数据框：...
我正在Jupyter中解决此问题，在这里我必须获得理想的结果。初始DataFrame是：print（df1）df2 = pd.DataFrame（{'custID'：[1,2,3,4]，'cust_age'：[20,35,50,85]}，...
我有一个df，例如下面的示例，我正在寻找标识在给定时间段内发送相同文本的用户，例如<= 60分钟：user = [1,2,3,4,5 ，6]文字= ['...
我有一个带有2列的Pandas DataFrame：Year（int）和Condition（string）。在“条件”列中，我有一个nan值，我想根据groupby操作的信息替换它。进口大熊猫...
我具有以下格式为“整洁”（长）的Pandas数据框：df = pd.DataFrame（{'Manufacturer'：['Ford'，'Mercedes'，'BMW'，'Ford'，'Mercedes'， 'BMW'，'Ford'，'Mercedes'，'BMW'，'Ford'，'Mercedes'，...
我有这个df：数据= {'A'：[102，102，102，102，312，312，312]，'B'：[1001,1001,1001,1001,1001,1001,1001]， 'C'：[3005,3005,3005,3005,3005,3005,3005]，'D'：[2004,2004,2004,2004，...