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23.68 3.31 No Sun Dinner 2 0.1397804 24.59 3.61 No Sun Dinner 4 0.146808 接下来，我想要一个与上面相同的输出178 9.60 4.00 Yes Sun Dinner 2 0.416667
172 7.25
浏览 23提问于2020-11-03得票数 1
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假设我有一个数据帧 [4, 5, 6],df.agg(['np.sum'])会引发一个AttributeError: 'np.sum' is not a validfunction for 'Series&
浏览 2提问于2021-10-15得票数 1
我正在学习Pandas和Numpy，目前正在阅读教程的。我对Python完全陌生，所以这可能是初学者的基本问题。鉴于这一数据框架： index=pd.date_range('1/1/2000', periods=4))
df.iloc
浏览 0提问于2018-11-22得票数 0
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我有个假的数据框架。我正在寻找一个更快的矢量化，以添加数据点之上的等价物。当有许多列时，我的解决方案将很难应用。我的问题是，在“点”函数中只允许向量而不允许矩阵。你有聪明的解决方案吗？V1=c(3.2,5.4,6.0,6.5,2),colnam
浏览 1提问于2017-10-19得票数 0
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我有一个，它有两列：从这个dataframe中，我只想知道最近的日期，目前我使用了以下代码：//returns a row
- -我刚刚读过关于collect()函数的文章，有人告诉我，在这样的问题上使用它更安全--当它作为作业
浏览 0提问于2020-01-14得票数 2
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scipy.stats as st
df = pd.DataFrame(num, columns=["Weight"])
，我收到了跟随错误。RuntimeWarning:切片keepdims=keepdims的自由度<= 0->1 df.agg(np.sum，np.std，st.sem)
有没
浏览 5提问于2020-02-05得票数 0
我希望使用自定义函数沿着轴聚合一个Pandas DataFrame，并且我很难确定函数应该返回什么。df = pd.DataFrame(np.arange(50).reshape(10,5))# Case 1您得到了您所期望的:一个与df类似的DataFrame索引，但只有一列：“平均”。但出于某种原因，以下情况完全不同：<
浏览 6提问于2021-04-01得票数 4
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我尝试计算数据帧中每一列的平均值，然后从该列中的每个元素中减去。我已经创建了一个函数来尝试这样做，但是当我尝试使用UDF来实现它时，我得到了一个错误：'float‘对象没有'map’属性。关于如何创建这样的函数，有什么想法吗？谢谢!
浏览 0提问于2017-06-16得票数 2
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使用df.agg，我可以同时对所有列应用一组函数： lambda: (x>0).mean(), lambda: x.isna().sum(),因为函数是匿名的，所以结果名称将简单地表示lambda，这是没有帮助的。当然，提供命名函数可以解决以下问题： return (x>0).mean()
d
浏览 4提问于2022-03-02得票数 0
我正在熟悉熊猫，我遇到了一个我找不到答案的问题。我使用的是这里提供的数据集https://raw.githubusercontent.com/Shreyas3108/house-price-prediction/master/kc_house_data.csv然后，我运行函数df.describe()，它会毫无问题地输出所
浏览 51提问于2019-03-12得票数 0
我需要从Spark数据框中获取最小值并对其进行转换。目前，我只是获得这个值并使用DateTime对其进行转换，但是，我需要将其转换为unix_timestamp格式的结果。那么，如何使用Scala函数或Spark函数将DateTime转换为unix_timestamp呢？下面是我当前返回DateTime的代码： val minHour = new DateTime(df.agg(m
浏览 41提问于2020-12-10得票数 0
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与和相关import pandas as pddf = pd.DataFrame(index=range(10))df['b'] = [ 1 -2 * x for x in range(10) ]df.agg({'a' : 'mean
浏览 2提问于2019-02-26得票数 1
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我说的是Pandas .agg()函数，这个函数是：所以，它可以做这样的事情：我在官方文档页面上什么也没有发现：
浏览 0提问于2018-12-27得票数 14
我正在尝试使用不同的自定义函数来聚合pd.Dataframe，特别是从scipy.stats。我可以让它使用单个函数，在本例中是trim_mean。), columns=['A', 'B', 'C'], index=pd.date_range('1/1/2000', periods=100))
浏览 1提问于2018-02-13得票数 3
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给定的df 3 0.614022 0.303781 0.738919 0.551983
我知道我们可以使用df.agg({'a':'sum','b&
浏览 14提问于2020-05-12得票数 1
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我只是想在一个图上添加颜色，但是当一个因子变量被用作轴之一时，经典的col函数似乎就不能工作了。以下是我所做工作的一个例子：
plot(df.agg$Group.1, df.agg$x,
浏览 3提问于2014-01-07得票数 0
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我有一个关于用用户定义的函数来聚合熊猫数据的问题。如果我有一个dataframe，并且在使用内置函数时，运行带有或不带groupby结果的agg。另一方面，如果我使用自定义函数，则在使用groupby时，它可以按照预期的方式工作。当不使用groupby时，不进行聚合。是否有一种方法可以不<em
浏览 2提问于2019-11-05得票数 1
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我正在尝试获取列中的最大值，并编写了以下代码。val max = df.withColumn("max", lit(df.agg(max($"id")).as[Int].first))error: recursivevalue max needs type
val max = df.withColumn("max", lit(df.agg(max($"id&
浏览 24提问于2020-03-03得票数 0
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我一直在为Pandas中的自定义聚合函数的问题而挣扎，而我一直无法解决这个问题。':np.arange(1, 5)})df.agg({'value': 'mean'})但是，如果我定义了以下自定义mean函数：
def my
浏览 6提问于2020-08-24得票数 2
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我正在尝试在PySpark中的Spark dataframe上使用一组预定义的sql函数以及我自己的UDAF。(*expr).collect()但是当我运行
浏览 3提问于2019-11-15得票数 0
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