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ValueError:groupby Pandas 中的“无法从重复轴重新索引”
我的数据框如下所示 SKU GRP CATG PRD 0 54995 9404000 4040 99999 1 54999 9404000 4040 99999 2 55037 9404000 4040 1556894 3 55148 94
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pandas
pandasgroupby
基于多列值的 Python pandas groupby 值
我在 Pandas 数据集中有一个连续的活动数据 sample data code user id 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 4705 4705 4705 4705 4705 223 223
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pandas
pandasgroupby
pandas groupby 在具有聚合的列上[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我有一个像这样的数据框 userId category count A cat 24 B dog 26 A cat 32 C bird 21 D lion 6 D cat 32 C bird 22 我想要的结果是
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pandas
pandasgroupby
什么时候适合使用 df.value_counts() vs df.groupby('...').count()?
我听说 Pandas 通常有多种方法可以做同样的事情 但我想知道 如果我尝试按特定列中的值对数据进行分组并计算具有该值的项目数 那么什么时候使用才有意义df groupby colA count 什么时候使用才有意义df colA valu
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pandas
DataFrame
pandasgroupby
Pandas 按每列分组并为每组添加新列
我有一个像这样的数据框 lvl1 l1A l1A l1B l1C l1D lvl2 l2A l2A l2A l26 l27 wgt 2 3 15 05 3 lvls lvl1 lvl2 df pd DataFrame wgt lvls re
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pandas
pandasgroupby
python group by 和 count() 多列
我有一个像这样的数据框 Country A B C UK 1 0 1 US 1 1 1 GB 0 1 1 UK 1 1 1 US 0 1 1 GB 0 1 1 我需要按国家 地区分组并计算值为 1 的所有列 我坚持为所有列设置列 1 的条件
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pandasgroupby
返回 pandas 数据帧的函数
我不清楚我的问题 所以我正在审查这个问题 我有一个操作通用数据框的函数 它删除并重命名列和记录 def manipulate df df local df local rename columns A grouping column inp
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pandas
DataFrame
pandasgroupby
熊猫改变群体中的位置/排名
我有以下内容DataFrame两组动物以及它们每天吃多少食物 df pd DataFrame animals cat cat dog dog rat cat rat rat dog cat food 1 2 2 5 3 1 4 0 6 5
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pandas
pandasgroupby
在预排序的 DataFrame 上使用 pandas groupby 进行迭代顺序
情况 我根据特定列中的值使用特定分类器对 DataFrame 中的行进行分类 我的目标是根据特定条件将结果附加到一个新列或另一列 代码看起来像这样 df pd DataFrame A list with classifier ids Onl
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groupby
pandasgroupby
选择每组的最大行 - pandas 性能问题
我正在为每组选择一个最大行 并且我正在使用groupby agg返回索引值并使用选择行loc 例如 分组依据 Id 然后选择最高的行 delta value selected idx df groupby Id apply lambda d
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performance
greatestnpergroup
pandasgroupby
按列分组并找到每组的最小值和最大值
我有以下数据集 Day Element Data Value 6786 01 01 TMAX 112 9333 01 01 TMAX 101 9330 01 01 TMIN 60 11049 01 01 TMIN 0 6834 01 01
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pandas
DataFrame
groupby
pandasgroupby
pandas 按日期和年份分组并汇总金额
我有这样的熊猫数据框 d dollar amount 200 25 350 00 120 00 400 50 1231 25 700 00 350 00 200 25 2340 00 date 22 01 2010 22 01 2010 2
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pandas
groupby
pandasgroupby
使用 groupby 对多列进行 Value_counts
我需要一些关于熊猫的帮助 我有以下数据框 df pd DataFrame 1Country FR FR GER GER IT IT FR GER IT 2City Paris Paris Berlin Berlin Rome Rome Pa
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pandas
pandasgroupby
Pandas - 基于列对行进行分组,并用非空值替换 NaN
我正在尝试基于目标 group by 列 在数据帧上使用字符串创建一些聚合 假设我有以下包含 4 列的数据框 我想根据列 Col1 对所有行进行分组 在这种情况下 o NaN 组的值不为空 期望的输出是这样的 我也尝试使用普通的 impor
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pandas
pandasgroupby
Pandas GroupBy - 仅显示具有多个唯一特征值的组
我有一个数据框df things看起来像这样 我想在训练之前预测分类的质量 A B C CLASS al1 bal1 cal1 Ship al1 bal1 cal1 Ship al1 bal2 cal2 Ship al2 bal2 cal2
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pandas
Compare
unique
pandasgroupby
使用 Pandas groupby 连接多行字符串并从逗号分隔的单元格中删除重复项
我有以下数据并尝试按唯一 id 进行聚合 并且需要在各自列的一个单元格中获取唯一名称 唯一产品 唯一价格 Unique id Name Product Price 101 ABC Ltd A 100 102 JKL Ltd B 200 10
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pandasgroupby
Pandas 对条形图进行分组和重采样:
我有一个数据框 以高时间频率 为了计算平均浓度 我必须对每日和每月数据应用质量控制过滤器 我的方法是首先应用过滤器并每年重新采样 然后按位置和年份进行分组 另外 在所有位置 在标题为 位置 的列中 中 我只需选择几行 因此 我对原始数据框进
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DataFrame
pandasgroupby
timeserieschart
从 groupby 函数中选择组
我的数据框 df1 group ordercode quantity 0 A 1 B 3 1 C 1 E 2 D 1 我通过以下方式组建了每个小组groupby功能 我需要使用组号提取数据 我想要的输出 在 获取组0 出去 ordercod
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Indexing
pandasgroupby
将 pandas 数据框中每个组的多个列的值折叠成一组的 pythonic 方法是什么?
给定一个数据框 将列的每组值折叠为一组很简单 df groupby A B apply set 但是 如果您想在多个列上执行此操作并且结果位于数据框中 那么如何以Pythonic方式执行此操作呢 例如对于以下数据框 import panda
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pandasgroupby
计算数据帧中数字连续出现的次数
我有一个包含 1 和 0 的虚拟列的数据框 我想计算每行 1 或 0 出现的次数 每次都从 0 开始 对 1 进行累加计数 对 0 进行倒数计数下面是一个例子 import pandas as pd df pd DataFrame Dumm
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DataFrame
pandasgroupby
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