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一列中唯一对的数量 - pandas
我在为 pandas 中的数据框生成统计数据时遇到了一些问题 我的数据框如下所示 我省略了索引 id type 1 A 2 B 3 A 1 B 3 B 2 C 4 B 4 C 各有什么重要的id有两个type分配的值 如上例所示 我想数一数
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pandas
pandasgroupby
获取 pandas 中最后一次出现特定值之后的所有行
我的数据框看起来像 ID colA 1 B 1 D 2 B 2 D 2 C 我已返回每组中事件 B 最后一次出现后的所有行 输出将是 ID colA 1 D 2 D 2 C 我试过 a df colA str contains B grou
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pandas
DataFrame
groupby
pandasgroupby
根据随机选择的列生成随机天数
我有一个如下所示的数据框 感谢 SO 社区在以下方面提供的帮助 df1 pd DataFrame person id 11 11 12 13 14 date birth 01 01 1961 12 30 1961 05 29 1967 01
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pandas
NumPy
DataFrame
pandasgroupby
按工作日分组的熊猫 (M/T/W/T/F/S/S)
我有一个 pandas 数据框 其中包含 YYYY MM DD arrival date 形式的时间序列 作为索引 我想按每个工作日 周一到周日 进行分组 以便计算其他日期列是平均值 中位数 标准差等 我最终应该只有七行 到目前为止我只知道
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pandas
pandasgroupby
在 Pandas 中按索引分组
如何使用 groupby by 索引 1 2 3 它们的顺序相同 并获得属于每个索引范围的列分数的总和 基本上我有这个 index score 1 2 2 2 3 2 1 3 2 3 3 3 我想要的是 index score sum 1
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pandas
groupby
pandasgroupby
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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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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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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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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