df Person Mul col B 1 A0 我想在Person上分组，并使用groupby找到Mul的乘法。已尝试： df.groupby('Person')['Mul col'].mul() 错误 AttributeError:<e
浏览 9提问于2020-01-21得票数 0
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'group']g1_1st_column = g1['grou
浏览 1提问于2018-03-20得票数 10
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我有一本像这样的字典：我想按.keys()进行分组，比如我得到的：pd.Series(list(d.values())).groupby(list(partition.keys())).to_dict()# Example:
d = {1:0, 2:0, 3:1, 4:0, 5:2, 6:1,
浏览 0提问于2018-07-21得票数 2
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熊猫-计算小组的天数
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我想按2列计算分组后的天数：现在我想数一数每一组相关的天数：当我想每天进行分组时，我使用的是类似的东西，但是在这里我得到了一个错误：
AttributeError:无法访问“SeriesGroupBy”对象的</e
浏览 1提问于2017-03-20得票数 2
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0.60767211 1002 2001 -0.607672我想通过fips的组来计算sc变量的自相关性。我试过密码：我知道错误：
AttributeError:无法访问'SeriesGroupBy‘对象</em
浏览 0提问于2018-06-28得票数 1
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我正在读电影的用户数据。我想按性别划分年龄和职业(分为两个不同的地区)。但我知道这个错误：AttributeError:无法访问“SeriesGroupBy”对象的可调用属性‘un堆栈’，请尝试使用'<
浏览 3提问于2020-01-20得票数 0
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我想输出一个Pandas组的数据到CSV。尝试了各种StackOverflow解决方案，但它们都没有起作用。Python 3.7
groups = clustering_df.groupby(clustering_df['Family Number'])groups.
浏览 2提问于2019-12-04得票数 0
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熊猫群到to_csv
、、、
希望通过数据将Pandas组输出到CSV。尝试了各种StackOverflow解决方案，但它们都没有起作用。Python 3.6.1，Pandas 0.20.1id month year count0 9066读一读解决方案：
结果： AttributeError:无法访
浏览 8提问于2017-12-01得票数 27
根据熊猫错误信息的建议
我尝试在apply()对象上使用SeriesGroupBy，这在某种程度上是工作的，但会导致Series对象。现在，我想对这个Series应用与以前相同的<em
浏览 1提问于2019-08-26得票数 1
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当我运行下面的python代码时，会得到一个错误：我得到以下错误
AttributeError:无法访问“SeriesGroupBy”对象的可调用属性“模式”，请尝试使用“应用”方法
浏览 0提问于2018-08-03得票数 0
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(我用乘法作为例子)df['a'] * 5df['a'].mul(5)df['a'].__mul__(5)第一条路：第二条路：但在一个内鬼的固定基地：就会崩溃。
我只是好奇，为什么我们需要这么多的东西在潘达斯，
浏览 2提问于2019-04-19得票数 2
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我对熊猫很陌生，并且尝试使用groupby。我有一个有多列的df。
我希望按特定列进行分组，然后根据不同的列对每个组进行排序。我希望按col1分组，然后按col5对每个组进行排序，然后执行reset_index以获取数据格式的所有行。我得到以下错误AttributeError: Cannot access callable attribute 'reset_index' of 'DataFrameGroupBy
浏览 1提问于2018-05-22得票数 7
首先，让我说我是熊猫的新手。In [1]:from pandas import Series,DataFrame在中，它说R中的mutate
浏览 0提问于2016-05-10得票数 13
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我有客户的身份证和购买日期。我需要对每个客户ID的购买日期进行分类。我需要一个groupby操作，但是没有聚合，并且为每个客户排序购买日期。试过这种方法
AttributeError:无法访问'DataFrameGroupBy‘对象的可调用属性</em
浏览 0提问于2019-06-13得票数 2
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大熊猫最近一次发病情况
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我对满足条件的上一个'n‘事件中的数'm’时间感兴趣，它是按个人或用户分组的。我已经尽职尽责地打破了一个玩具数据集的一个组工作，并得到了我的代码，下面，工作。但是，当我试图在SeriesGroupBy对象上随意使用相同的方法链时，事情就会崩溃。
回溯(最近一次调用)：文件“，第1行，在文件”(无聊路径stuff)&
浏览 0提问于2019-01-24得票数 5
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我有如下数据：---|----|---- 1 | 2 | 15 2 | 5 | 25df = df.groupby('Id')我收到一个错误：
AttributeError:无法访问'DataFrameGroupBy‘对象的可调用属性&#x
浏览 5提问于2016-12-16得票数 0
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熊猫群然后分配
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我有一个长格式的数据格式，列有: date、ticker、mcap、rank_mcap。mcap列是“市值”，衡量某只股票的大小，而mcap_rank只是其中排名的第一节(其中1是最大的市值)。我得到以下错误
AttributeError:无法访问'DataFrameGroupBy‘对象的可调用属性'assign’，请尝试使用'<e
浏览 0提问于2018-11-27得票数 0
按照other StackOverflow questions中的建议，我尝试使用 sales_data['Order Date'].apply(lambda x:x.str.slice()) 我收到一个错误: AttributeError：'datetime.datetime‘对象没有属性'str’要检查Order date列的类型，我尝试 sales_data['Order Dat
浏览 128提问于2021-09-29得票数 1
，我将按连续值进行分组。我正在尝试两种方法来获得第一个值，即比组last_mv值中的第一个项高0.25%。换句话说，我已经按照连续的last_mv值分组了，我希望选择每个组的第一个值，乘以1.025，然后在与此值匹配的组中找到第一个值(如果存在的话)grouped_stats.filter(lambdax: x.last_mv >= (x.first().last_mv * 1.025))
但是，我不能使用<
浏览 0提问于2018-12-06得票数 2
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我想在patient之后添加特定列groupby('score')的第25个百分位数信息，但会出现错误，如下所示。import pandas as pd
'obs': [1, 2, 3, 1, 2],quantile_25 = [] if col=='p
浏览 1提问于2019-08-29得票数 1
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