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
我有一些带有一些NaN的数据框：主机名期间Teff 51 Peg 4.2293 5773 51 Peg 4.231 NaN 51 Peg 4.23077 NaN 55 Cnc 44.3787 NaN 55 Cnc 44.373 NaN 55 Cnc 44.4175 NaN 55 Cnc NaN 5234 61 ...
这是我用导入pandas练习的数据pd df = pd.read_csv（“https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/tips.csv”）我想过滤单个行按分组......
目标我有一个如下所示的初始数据框：序列号数据一个数据二0 01 0.258625 0.667996 1 01 0.192356 0.723055 2 01 0.738066 0.266488 3 ...
假设我有这样的数据，我想根据功能和类型对它们进行分组。特征类型大小阿拉巴马州1 100阿拉巴马州2 50阿拉巴马州3 40怀俄明州1 180怀俄明州...
我尝试用他的详细信息获得最受瞩目的新用户评级，例如年龄，gen，mar_sta和occ ...数据集：用户年龄性别mar_sta occ rating A Young M结婚了英国PG13 B ...
我在pandas数据框中有两列。一列具有相同的值（id），另一列中的对应值具有票数
id n_tickets 0 1586391 2 1 640 2 2 640 1 3 1181593 2 4 964842 1 5 780 1 6 780 1我有上述数据......
我有一个数据框，我希望根据商店和所有商店计算平均值。我创建了计算平均值的代码，但我正在寻找一种更有效的方法。 DF收银员＃...
考虑数据帧df：SCHOOL ID SET NAME 0 Foo 1 0 Ben 1 Foo 2 0 Ben 2 Foo 3 1 Chris 3 Foo 4 1 Joe 4 Foo 5 0 Tom 5 Bar 1 0 Harry ...
我需要创建“连胜”栏目。例如，我有如下数据。具有最大值的列是赢家。 AA BB CC 5.95 5.95 0 0 -2.35 2.35 -0.6 -...
我需要在groupby.size（）之后恢复索引，或者让它可用但有点不适用于.size（）。我已经阅读了Stackoverflow后Pandas - 在Groupby之后恢复索引，但所有帮助......
如何在python中使用groupby或pivot在这个pandas数据框中[重复]
我有以下数据框：名称状态球队得分abc NY红色1 def VA黄色9 ghi MO绿色6 abc WA红色2 klm IL ...
在下面提到的表中，我想将列Tri_gram_sents和Value连接在一起，然后在列句中具有相同数字的所有行。 Tri_gram_sents ...
pandas如何使用groupby [duplicate]将NaN值替换为平均值
我尝试使用它来替换列功能计数中的NaN值（它的整数范围从1到10）使用groupby（client_id或client _ name），但NaN值似乎不...
假设我有一个类似于导入pandas的数据框，因为pd data = {'team'：['team1'，'team1'，'team1'，'team1'，'team1'，'team1'，'team1'，'team1 '，'team1'，'team1'，'team1'，'team1'，'team1'，'team1'，...
我有一大堆来自移动用户的博客，我需要创建一个名为'hop'的新列。因此，在下面，用户47294872934从印度（0小时）到英国（15小时）。因此，他们的第一个......
我有一个包含2列的样本数据集：日期和eVal如下：eVal日期0 3.622833 2015-01-01 1 3.501333 2015-01-01 2 3.469167 2015-01-01 3 3 ....
我有一个像df_test = pd.DataFrame（{'A'：'aaab b'.split（），'B'的pandas df：['Y'，'N'，'Y'，'Y'，'N' ]}）和我想要的输出是df_test2 = pd.DataFrame（{'A'：'a b'.split（），'B'：[2 / 3,1 / 2]}）如何......
我有以下数据帧df。我检索了没有NAN的df子集。 #df是：DT RE FE SE C_Step 0 D1 E1 F1 S1差1 D2 E3 F2 NaN UNKNOWN 2 D1 E3 NaN S2 ......
我有一个带有set列的pandas DataFrame：import pandas as pd df = pd.DataFrame（{'group_var'：[1,1,2,2]，'sets_var'：[set（[0,1]），set （[1,2]），set（[3,4]），set（[5,6,7]）]}）df group_var ...
如果组中的最后一个元素包含Pandas中的特定字符串，则标记
我有数据：组字符串A Hello A SearchListing A GoSearch A笔A Hello A搜索B Real-Estate B访问B拒绝B组B组C ...