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如何为pandas数据框中的不同组分配唯一的ID?
如何根据特定条件为 pandas 数据框中创建的组分配唯一 ID 例如 我有一个名为 df 的数据框 其结构如下 名称标识用户 日期时间标识用户访问资源的日期 时间 Name Datetime Bob 26 04 2018 12 00 00
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pandas
datetime
pandasgroupby
将宽变长,但重复特定列
我有一个数据框 如下所示 df2 pd DataFrame pid 1 2 3 4 BP1Date 12 11 2016 12 21 2016 12 31 2026 np nan BP1di 21 24 25 np nan BP1sy 12
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python3x
pandas
DataFrame
pandasgroupby
如何总结不同的groupby组合?
我正在编制一份按县列出的前 3 名作物的表格 有些县的农作物品种相同 顺序相同 其他县也有相同的作物品种 但顺序不同 df1 pd DataFrame County Harney Baker Wheeler Hood River Wasco
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pandas
DataFrame
pandasgroupby
pythonitertools
DataError:没有使用平均聚合函数但不使用总和的数字类型?
我想知道是否有人可以帮助解释使用 agg 的以下行为 import numpy as np import pandas as pd import string 初始化数据框 df pd DataFrame data list string
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pandas
pandasgroupby
用于转换 pandas groupby 数据框的 Python lambda 函数语法
这应该是一个非常简单的问题 我有两行代码 第一个有效 第二个给出以下错误 SyntaxError invalid syntax 这是两行代码 第一行 工作正常 对 off0 on1 1 的行进行计数 第二行尝试对 off0 on1 0 的行
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pandas
Lambda
pandasgroupby
Groupby 过滤器,基于连续序列排序以及 ID 和日期列
我有一个数据框 如下所示 ID Status Date 0 1 F 2017 06 22 1 1 M 2017 07 22 2 1 P 2017 10 22 3 1 F 2018 06 22 4 1 P 2018 08 22 5 1 F 2
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pandasgroupby
在 Pandas groupby 上使用 value_counts 时如何忽略空系列?
我有一个 DataFrame 每行都有报纸文章的元数据 我想将它们分组为每月的块 然后计算一列的值 称为type monthly articles articles groupby pd Grouper freq M monthly art
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python3x
pandas
pandasgroupby
pandas groupby 和rolling_apply 忽略NaN
我有一个 pandas 数据框 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 则结果应为 1 5 而当前它返回 NaN 我尝试了以下方法 但似乎不起作用 df
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pandas
DataFrame
NaN
pandasgroupby
带列的数据透视表 pandas 中的百分比计算
我有一个数据集 其中包含来自不同供应商 地点 日期和产品的多个销售登记册 数据集是这样的 local categoria fabricante tipo consistencia peso pacote ordem vendas kg AR
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pandas
analytics
pandasgroupby
使用 pandas 标记每组的每 N 行
我有一个数据框 其中包含客户信息及其购买详细信息 我正在尝试添加一个新列 指示同一客户每进行第三次购买 下面给出的是数据框 customer name bill no date Mark 101 2018 10 01 Scott 102 2
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DataFrame
groupby
pandasgroupby
Pandas groupby - 计算相对点的距离
假设我有一些看起来像这样的东西 df pd DataFrame Event A A A A A B B B B B Number 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ref False False False False True F
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pandas
pandasgroupby
将组总计添加到 Pandas 数据框中的最佳方法
我有一个简单的任务 我想知道是否有更好 更有效的方法来完成 我有一个如下所示的数据框 Group Score Count 0 A 5 100 1 A 1 50 2 A 3 5 3 B 1 40 4 B 2 20 5 B 1 60 我想添加一
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pandas
pandasgroupby
使用 groupby 和 Mean() 在 Pandas 中保留一个包含分类变量的列
有没有办法在之后保留分类变量groupby and mean 例如 给定数据框df ratio Metadata A Metadata B treatment 0 54265 937500 B10 1 AB cmpd 01 11 10736
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pandas
pandasgroupby
categoricaldata
在 Pandas DataFrame 中拆分列列表
我正在寻找解决以下问题的好方法 我当前的修复不是特别干净 我希望从您的见解中学习 假设我有一个 Panda DataFrame 其条目如下所示 gt gt gt df pd DataFrame index 1 2 3 columns Col
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pandas
DataFrame
pandasgroupby
如何从 Pandas GroupBy 对象中获取分组列的名称?
假设我有以下数据框 df pd DataFrame dict Foo A A B B Bar 1 2 3 4 i e Bar Foo 0 1 A 1 2 A 2 3 B 3 4 B 然后我创建一个 pandas GroupBy 对象 g d
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pandas
pandasgroupby
Pandas 数据框将唯一值转换为列名
我有以下格式的 pandas 数据框 input df gw mac mac val status 0 AC233FC01403 AC233F264A4C 21 Outwards 1 AC233FC015F6 AC233F264A4C 37
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pandas
pandasgroupby
Pandas groupby/apply 对 int 和 string 类型有不同的行为
我有以下数据框 X Y 0 A 10 1 A 9 2 A 8 3 A 5 4 B 100 5 B 90 6 B 80 7 B 50 和两个非常相似的不同功能 def func1 x if x iloc 0 X A x D 1 else x
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apply
pandasgroupby
Pandas groupby 自定义组
假设我有一个像这样的数据框 df pd DataFrame A 1 2 3 4 5 6 B a a b b c c print df A B 0 1 a 1 2 a 2 3 b 3 4 b 4 5 c 5 6 c 如何按列分组B使得这些组是
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Aggregate
pandasgroupby
如何分组并根据总和过滤数据框?
所以我有一个数据框 milk countries exports 它由以下列组成 期间 特定行的年份和月份 数据集是一年中的逐月 正在做出口的 记者 国家 从 报告者 进口的 伙伴 国家 商品 由 2 项组成 既不浓缩也不加糖的牛奶和奶油
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DataFrame
pandasgroupby
python:pandas:如何根据另一列分组查找列中的最大值
我想根据一列 SERVER 对数据帧进行分组 然后在其他列 JOB ID 中找到最大值 DF SERVER JOB ID LOG FILE TIME 0 abc 123 1 1 abc 123 dep2 1 123 log 2019 12
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pandas
pandasgroupby
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