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
我正在努力扩大平均值。当我通过特定值进行迭代迭代和“分组”时，我可以使它工作，但这需要花费太长时间。我觉得这应该很容易......
我的问题与这篇文章密切相关。假设我有以下数据集：df = pd.DataFrame（{“A”：range（1,10），“B”：range（5,14），“Group”：[1,1,2,2,2 ，2,3,3,3]， “C”：0,0,10,0,0,16,0,0,22] ...
我无法理解函数的工作原理：“”“apply（）方法允许你将任意函数应用于组结果。该函数采用DataFrame并返回一个Pandas对象（...
我有一个如下所示的Dataframe：在此输入图像描述数据框根据状态计算问题的数量：question_count_data.columns = ['date'，'...
假设我有以下数据集：df = pd.DataFrame（{“A”：range（1,10），“B”：range（5,14），“Group”：[1,1,2,2,2 ，2,3,3,3]，“C”：[0,0,10,0,0,16,0,0,22]，“最后”：[0,1,0,0,0,1 ，0,0,1]，“旺旺”：[19.25,8,91.6，...
这是我的数据集的一个例子，它是关于在线游戏的。我们有会话ID限定投注，投注发生的日期和投注结果（赢 - 输）：e = {'session'：['...
我有一组按日期索引的数据。有没有一种简单的方法可以从这个数据集中获得年度总计和月平均值？ a b c ...
想象一下由df = pd.DataFrame（{'id'：range（5），'desc'：'''这是文本'，'John Doe ABC'，'John Doe'，'Something JKL'，给出的pandas数据框， '更多'），'mfr':('ABC'，'DEF'，'......
pandas dataframe group by下一次出现的列值
下面是我的数据帧信息日期时间文件msg 0 INFO：2018-09-12 16:10:10：view.py：phone 1 INFO：2018-09-12 16:10:10：view.py:asdasd ...
我的数据帧为：id date value 1 2016 3 2 2016 1 1 2018 1 1 2016 1.1现在我想用逻辑来重现行有些奇怪的原因...
假设数据帧df具有列a，b，c，d。我知道在Panda中定义聚合值的函数的方法如：def my_agg（x）：names = {'a_Total'：x ['a']。sum（），'b_Mean'：...
假设我在Python中有一个数据框; varX varY varZ 01 A 34 01 B 26 02 A 18 02 B 50如何通过varX对此数据帧进行分组并获取第三列的总和（...
我有以下df，cluster_id dummy 1 False 1 True 1 True 2 False 2 False 3 False 3 True我想......
我正在尝试将shapiro-wilk测试应用于我的数据框，该数据框基于两个分类变量分组：df.groupby（['category 1'，'category 2']）。apply（stats.shapiro）这结果......
Pandas Dataframes - 具有重组数据的新数据帧
我是Pandas的新手并试图从现有的数据框创建一个新的数据框。我目前的数据框格式有：ID国家状态ABC USA Go ABC Columbia Stop ABC Japan ...
我正在处理一个包含带有布尔数据的列的Dataframe。这看起来如下：A match 52 7 True 53 7 True 54 7 False 55 7 False 56 7 False 57 ......
我有一个有很多列的df。我需要使用users列创建一个饼图，并根据数字列显示。用户编号col1 col2 user1 1 12 abc user2 34 13 ...
想象一下由df = pd.DataFrame给出的pandasdata框架（{'id'：范围（1,10），'mfr':('a'，'b'，'a'，'c'，'d'，' e'，'d'，'d'，'f'），'vmn':('A'，'A'，'B'，'C'，'D'，'E'，'F'，' F'，'D'）}）...
我有一个包含多个列的数据框，并为年龄间隔添加了一个新列。 ＃创建年龄间隔箱= [0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,80,85,90,95 ......
我有以下数据帧df = pd.DataFrame（{'ItemType'：['Red'，'White'，'Red'，'Blue'，'White'，'White'，'White'，'Green']，' ItemPrice'：[10,11,12,13,14,15,16,17]，......