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我有以下对象数组： const data=[ "datetime": "2020-01-30T00:59:59.000Z","datetime": "2020-03-30T00:59:59.000Z",
] 我想通过仅按日期分组来重塑它59:59.000Z",
"Benzene"
浏览 24提问于2020-06-22得票数 1
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我想在每个国家和所有年份找出我的特征缺失值的比例，以选择这些国家。df[indicators].isna().mean().sort_values(ascending=False)我想要这个输出：
浏览 3提问于2022-02-16得票数 1
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我正在尝试将数据重塑为二维数据结构，这样我就可以在Sklear中使用它，我一直收到错误消息'numpy.ndarray‘对象没有属性' values’，当我尝试从-- Xtrain.values.reshape(-1，1)中删除值时，我得到另一个错误消息:如果数据只有一个特征，则使用array.reshape(-1，1)重塑数据，如果数据包含单个样本，则使用array.reshape(1，-1)重塑数据。data = pd.read_csv(
浏览 4提问于2019-11-15得票数 1
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b Feb-21 9A c Mar-21 2我试图重塑宽和顺序的月份列的日期按时间顺序b 9C a 7
我试过使用pd.pivot_table和pd.groupby，但是他们一直按字母顺序排列月份。我已经确保了月份列是datetime<e
浏览 6提问于2022-07-22得票数 1
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rev_id worker_id label37675 2408 0.0 37675 1439 1.0 37675 176 0.0 37675 487 0.0 这里是数据框的段落，我想按rev_id和label的值计数进行分组，label只有两个值:1和0。新的数据帧应该有两个新的列，即每个rev_id的label=1和label
浏览 0提问于2018-01-18得票数 1
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作图时间与群计数
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shirt 5 2010-12-01 08:26:00 50 United Kingdomdf.groupby([df.index.month, 'description']).count().plot()
但是这会返回一个条形图，它不需要花时间就可以返回所有列。
浏览 2提问于2018-06-25得票数 1
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现在我有一个像下面这样的大熊猫数据框架，整个数据行是2923922。我想要生成多个线条图。GYEAR范围为1963至1999年，国家价值为非美国和美国.专利是代码，CAT是绝对价值。我希望x轴是GYEAR，y轴是“Us”/“Non”/ Total的专利和绘图线的数量，另一条是“Other”/“机械”/“药品和医疗”的绘图线。我怎么才能画出来呢？0 1963 Non-US 3070801 Other2 1963 US 3070803 Other
浏览 5提问于2017-04-19得票数 3
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"totalN": [84, 84, 389, 389, 84, 84, 389, 389]}我想在python中使用与下面的totalN, 2))), position=position_stack(vjust=0.5), size=3) +我试过了
data_groupped = data.groupby
浏览 3提问于2017-09-15得票数 0
我有一个2d np数组，并希望通过列表理解收集相同的行。我的实现返回所需的结果，更好的解决方案可以找到。
[1,1,1,0,0,0], #sample input data [0,0,1,0,1,1], [0,0,1,0,1,1], [1,0,1,0,0,0],
浏览 4提问于2021-09-09得票数 4
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在我的最后一个问题中，我用groupby完成了StackOverflow的部分工作，但是groupby似乎无法完成我想要的任务。
浏览 6提问于2017-11-16得票数 1
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我需要你的帮助来重塑熊猫的数据框架。我对熊猫还是个新手(虽然已经坠入爱河了)，但这个问题一直困扰着我。df['destination']= np.where(df['event'] == -1,df['city'],np.NAN)
但是，重塑的下一步对我来说并不容易我想我也需要在某一点上使用panda
浏览 1提问于2015-12-15得票数 2
我试图重塑以下数据帧： 'id': [1,0,1,2]})...to创建一个与下面的示例类似的数据除了0和1(整数)被转换为False和True (布尔值)外，使用熔体和groupby几乎可以实现这一点。df.melt().groupby(['variable','value']).size().to_frame(
浏览 3提问于2018-11-19得票数 1
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在dataframe df中，如何在对行进行分组之后找到包含所有nan的列？Out[97]:0 NaN NaN a2 2.0 NaN a4 1.0 3.0 b6 2.0 6.0 c8 3.0 0.0 c在这种情况下，所需的输出应该是组:a-列:b。
浏览 3提问于2017-08-11得票数 1
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如何将数据重组为特定的格式
、、、、
我有以下数据，我想重塑它：0 2014.0 0 81.0
1 2016.0 1我试过使用groupby和transform，但我认为我做得不对。
浏览 3提问于2021-12-10得票数 0
items per order指标，它是： 伪代码中的count(product_id) / count((unique(order_id)) # 我试过了： a = a.set_index('date').groupby
浏览 28提问于2021-11-05得票数 1
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这是我的数据0 True False True True2 False False True False 是否有一种方法将我的数据分组，使我得到如下内容，其中表中的数字是事件的计数： True False True False True FalseTrue 2 1
浏览 7提问于2016-12-22得票数 2
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我正在尝试使用Lodash的函数来重塑嵌套数组。result = _.groupBy(result, function(item) {return _.map(item.author,'given')我的问题是groupBy不接受一个类别数组来对项目进行分组。
浏览 0提问于2017-08-03得票数 3
120.000000 19 Customer9 FG1 2486 160.000000 2483 2484 2485 2486
浏览 2提问于2017-12-25得票数 2
test = temp.groupby(['DATETIME'])['Entries_count'].sum().reset_index(name='Entries_count') 当我检查结果时。
浏览 14提问于2020-08-12得票数 0
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