具有第一个非空唯一值的groupby agg
在云计算领域，groupby agg是一种数据处理操作，用于对数据集进行分组并进行聚合计算。具体而言，groupby是根据指定的列或条件将数据集分成多个组，而agg则是对每个组进行聚合计算，得到每个组的统计结果。
优势：
- 数据分组：groupby agg可以根据不同的列或条件将数据集分成多个组，方便进行后续的聚合计算和分析。
- 聚合计算：agg可以对每个组进行聚合计算，如求和、平均值、最大值、最小值等，从而得到每个组的统计结果。
- 数据汇总：通过groupby agg可以将数据集按照不同的维度进行汇总，便于进行数据分析和决策。
应用场景：
- 数据分析：在数据分析过程中，经常需要对数据进行分组和聚合计算，以便得到各个组的统计结果，groupby agg可以满足这一需求。
- 数据报表：在生成数据报表时，常常需要按照不同的维度对数据进行汇总和统计，groupby agg可以方便地实现这一功能。
- 数据挖掘：在数据挖掘过程中，需要对大量数据进行分组和聚合计算，以发现数据中的规律和趋势，groupby agg是一个重要的工具。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列的云计算产品，其中包括与groupby agg相关的产品和服务，如：
- 云数据库 TencentDB：提供了高性能、可扩展的数据库服务，支持数据的分组和聚合计算。
- 数据分析平台 DataWorks：提供了强大的数据处理和分析能力，支持对数据进行分组和聚合计算。
- 云原生容器服务 TKE：提供了高可用、弹性伸缩的容器集群管理服务，可以用于部署和运行数据处理和分析的应用。
以上是对groupby agg的概念、分类、优势、应用场景以及推荐的腾讯云相关产品的介绍。请注意，本回答仅代表个人观点，具体产品选择还需根据实际需求进行评估。
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下面的代码给出错误 import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({"item":['a','a','b'],"item1":['b','d','c']})
df.groupby("item").agg(model_list=("item1", np.unique)) 由于项目a有两个唯一值(即b和d)，如何修改它以返回第一个非空的唯一值？
浏览 28提问于2021-03-18得票数 0
我有一个DataFrame：
+----+----+---+
|NAME|RANK| ID|
+----+----+---+
|null| 1|100|
| abc| 5|100|
| cyz| 2|100|
+----+----+---+
我正在尝试访问列name，以便获得第一个非空元素，但我得到的是错误：
TypeError:列不可迭代
以下是我尝试过的：
grouped_df = df1.groupby('ID').agg(collect_list('NAME').alias("name")).select("*
浏览 1提问于2019-12-13得票数 0
我有一个数据框，如下所示：
app_id subproduct date
0 23 3 2015-05-29
1 23 4 2015-05-29
2 25 5 2015-05-29
3 23 3 2015-05-29
4 24 7 2015-05-29
....
我运行：
groupings =insightevents.groupby([insightevents['created_at
浏览 2提问于2016-03-30得票数 0
2回答
汇总熊猫数据但折叠重复的单元格值
、、、、
我有以下数据：
df = pd.DataFrame({'query': ['prefix_v1_0001', 'prefix_v1_0002', 'prefix_v1_0003', 'prefix_v1_0004', 'prefix_v1_0004', 'prefix_v1_0004', 'prefix_v1_0004', 'prefix_v1_0004', 'prefix_v1_0004',
浏览 8提问于2021-08-14得票数 0
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1回答
我在read_excel之后有df，其中一些值(来自一列，带有字符串)被分割。我怎么才能把它们合并回去？
例如:我拥有的df
{'CODE': ['A', None, 'B', None, None, 'C'],
'TEXT': ['A', 'a', 'B', 'b', 'b', 'C'],
'NUMBER': ['1', None, '2', None, None,
浏览 1提问于2022-06-09得票数 1
回答已采纳
我想得到的是每个类别的非空值的第一次出现。如果只有NULL值，则此类别的结果应为null。
像这样的桌子：
Category Value
1 NULL
1 1922
2 23
2 99
3 NULL
3 NULL
结果应该是
Category Value
1 1922
2 23
3 NULL
如何使用postgres实现这一点？
浏览 4提问于2020-05-18得票数 4
1回答
熊猫-加入重复行
、、、
我需要把重复的线条组合起来。
有些专栏我必须(钱)，另一些我必须(年龄)。
DataFrame I Have:
NAME AGE MONEY
0 ANA 20 2.5
1 BOB 17 2.0
2 JOHN 23 1.0
3 JOHN 23 2.0
4 NEYMAR 25 1000.0
5 NEYMAR 25 2000.0
6 NEYMAR NaN 3000.0
DataFrame I Need:
NAME AGE MONEY
0 ANA 20
浏览 0提问于2018-10-17得票数 1
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2回答
在争用数据时，我通常希望在保存一些高级变量的同时聚合数据.我不想按这些更高层次的变量分组，因为这不是我的意思。
是否有一个现有的聚合函数返回一个系列的唯一值(在每个组中)，并在有多个不同的值时抛出一个错误？
示例
考虑一下这张表：
df = (
pd.DataFrame({"plant_id": [14] * 2 + [15, 16] * 3,
"plant": ["cactus"] * 2 + ["clover", "rose"] * 3,
浏览 10提问于2022-05-04得票数 0
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我有一个如下所示的DataFrame：
column-a column-b column-c
0 Nan A B
1 A Nan C
2 Nan Nan C
3 A B C
我希望创建一个新的column-D来捕获从A列到C列的所有非空值：
column d
0
浏览 107提问于2018-09-08得票数 1
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1回答
运行此程序时：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dict(x=[1, 1, 2, 2, 3, 3], group=["a", "a", "a", "a", "b", "b"]))
df.groupby(["group"]).agg({
"x": [pd.Series.mode, "sum"]
})
返回此错误：
ValueError Tr
浏览 9提问于2022-08-31得票数 0
回答已采纳
我有以下形式的数据： df = pd.DataFrame({
'group': [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4],
'param': ['a', 'a', 'b', np.nan, 'a', 'a', np.nan]
})
print(df)
# group param
# 0 1 a
# 1 1 a
# 2 2 b
# 3 3 NaN
# 4 3 a
# 5
浏览 35提问于2017-01-01得票数 79
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我有这样的数据：
file:
| FIRST | LAST | ID |
---------------------------
0 "ABC" 12 35
1 "ABC" 14 35
2 "AB" 15 36
现在我想要的是：
file:
| FIRST | LAST | ID |
---------------------------
0 "ABC" [12,14] 35
2 "AB"
浏览 1提问于2017-08-15得票数 3
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如果我使用groupby函数，例如Data.groupby(['id','company']).size()，它将给出如下结果：
id company
1 a 2
b 3
c 6
2 d 1
e 5
但是我如何提取数字[2,1] (根据第一个索引级别组的排序顺序，每个零索引级别组的第一个元素)？
浏览 1提问于2013-11-20得票数 1
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2回答
我试图实现的是，每当Name列被复制时，使用逗号分隔符将Country组合成一个值，并对Salary列中的值进行求和。
当前输入：
pd.DataFrame({'Name': {0: 'John',1: 'Steven',2: 'Ibrahim',3: 'George',4: 'Nancy',5: 'Mo',6: 'Khalil'},
'Country': {0: 'USA',1: 'UK',
浏览 1提问于2021-08-19得票数 0
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如何从group by获取第一个非空值？我尝试在 F.first(F.coalesce("code"))中使用，但是我没有得到想要的行为(我似乎得到了第一行)。
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql import functions as F
sc = SparkContext("local")
sqlContext = SQLContext(sc)
df = sqlContext.createDataFrame([
浏览 6提问于2016-05-20得票数 6
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1回答
我使用的是火花2.4.0，在使用计数函数进行聚合时，我观察到了一个奇怪的行为。
from pyspark.sql import functions as F
tst=sqlContext.createDataFrame([(1,2),(1,5),(2,None),(2,3),(3,None),(3,None)],schema=['col1','col2'])
tst.show()
+----+----+
|col1|col2|
+----+----+
| 1| 2|
| 1| 5|
| 2|null|
| 2| 3|
| 3|nu
浏览 2提问于2020-06-25得票数 1
回答已采纳
我是python的新手，正在使用kaggle titanic数据集进行练习。
我正在尝试通过使用具有相同票证的行来填充机舱功能的两个缺失值。也就是说，我希望获得重复的门票及其对应的机舱值的列表，并将空值替换为与同一门票对应的机舱值。
在我的方法中，我使用以下代码创建了一个dataframe，该数据帧只包含一次重复的票证(假设该票证有一个机舱值；是非空的)，以便为它分配一个机舱值。这样，我就可以通过匹配来填充训练集(Maindf)中的机舱值。
ticket_dupl = maindf[(maindf.duplicated('Ticket')) & (maindf['
浏览 1提问于2017-02-15得票数 1
data = {'Item_No':['001', '001', '002','002','002','003','003'],
'kitting':['no','yes', 'no', 'yes', 'no','no','no']}
df = pd.DataFrame(data)
我想按'Item_No‘分组。对
浏览 12提问于2021-03-10得票数 1
回答已采纳
3回答
我有一个数据框架：
+---------+---------------------+
| id| Name|
+---------+---------------------+
| 1| 'Gary'|
| 1| 'Danny'|
| 2| 'Christopher'|
| 2|
浏览 2提问于2020-05-01得票数 0
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嗨，我有一个像这样的字段的excel工作表 FName, LastName, DOB, BirthPlace, Address, Design
John, Cash, 21-09-1986, Darwin, , ,
John, Cash, , , , 22 Howard Springs Darwin,
John, Cash, , , 20 Howard Springs Darwin , Supervisor 所以我想按Fname，LastName，道布，出生地分组，但我只想从Address和De
浏览 8提问于2021-10-13得票数 0
我在一家心理健康组织工作，我正在尝试从我们的数据库中提取独特的会话数据。问题如下。有时，当添加新信息时，例如附加签名，除了一个新值之外，会有一行全新的重复信息添加了相同的信息。我需要所有与会话(session_id)相关的唯一信息。下面是它的示例： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'session_id': [1, 1, 2, 3],
'signature': ['Bob', 'John', 'Bob', 'Bob&
浏览 20提问于2021-08-09得票数 0
1回答
假设我有一个DF： df = pd.DataFrame({'country':['UK','UK','UK','UK','US','US','US','US','US','US'],
'result':[np.nan,'A','B',np.nan,np.nan,'C','D',np.nan,
浏览 147提问于2021-10-28得票数 0
我对熊猫和堆积如山很陌生，所以我会尽我最大的努力解释我的问题所在。
我有一个数据，如下所示，我希望使用多个逻辑聚合具有相同的客户Id和日期(因此每个客户id-日期组合只需要重复)的行：
该日期的数量之和-客户id (每个购买日客户总共购买了多少件)
计算该日期的销售id -客户id (客户每次订购多少个销售订单)
该日期的商店id的不同计数--客户id (从客户每个购买日下订单的商店数量)
最后，我们在产品类别2中只有我识别为0或1的产品，我想添加2列来统计产品类别0的销售订单数量和产品类别1的销售订单数量。
我尝试使用下面的代码来解决前3点，但没有成功。
df =df
浏览 1提问于2020-06-09得票数 0
3回答
我有一个数据帧df
df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(10, -1),
[['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd'],
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', '
浏览 0提问于2016-08-06得票数 33
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我有一个数据帧
d = {'id': ['A1', 'A2', 'A3', 'A1', 'A2', 'A4', 'A1', 'A4', 'A5','A6', 'A2', 'A8'],
'date' : ['2021-02-01','2021-02-01','2021-02-01','2021-02-02&#
浏览 17提问于2021-03-01得票数 0
8回答
如果我有这样的桌子
df = pd.DataFrame({
'hID': [101, 102, 103, 101, 102, 104, 105, 101],
'dID': [10, 11, 12, 10, 11, 10, 12, 10],
'uID': ['James', 'Henry', 'Abe', 'James', 'Henry', 'Brian', 'Claude',
浏览 15提问于2017-08-18得票数 236
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1回答
我想用“标签”和“月份”对每个月和每个标签的销售量进行汇总。
我试图做‘群和应用’的方法来实现这一点，但不确定如何计算每个标签的月份。比如说，对于标签值阿弗莱卢(DOS)，我有两个7个月的数值。所以，我应该把销售量相加，除以2，在第9和第10个月，我只有一个值，所以计数是1，它会把销售量除以。
我编写了下面的代码，但它不将计数作为函数，并且返回计数未定义的错误。
t1.groupby(['label', 'month']).apply(lambda x: x['Quantity sold']
.sum()/count('mon
浏览 2提问于2018-03-27得票数 5
回答已采纳
2回答
我需要分组和聚合数据。
有些列有特定的聚合函数，其余部分我想使用first。
我只是不想硬编码其余的列名，因为它可以不同的大小写。你知道如何做到这一点吗？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"col1": [1,2,3,4,5],
"col2": ["aa","aa","bb","bb","cc"],
"col3": ["b",&#
浏览 10提问于2022-10-13得票数 0
回答已采纳
如果某些列的值相同，我会尝试合并行。我一直使用groupby优先，并根据特定条件将数据替换为列的值。我想知道是否有更好的选择来做我正在尝试做的事情。
这就是我一直在做的事情
data={'Name': {0: 'Sam', 1: 'Amy', 2: 'Cat', 3: 'Sam', 4: 'Kathy'},
'Subject1': {0: 'Math', 1: 'Science', 2: 'Art', 3: np.nan, 4: &#
浏览 15提问于2020-05-16得票数 1
回答已采纳
我在spark中有一个数据，如下所示
deseired ouput是使用相同的键组合将所有null值组合成一行。
注意:数据文件的大小非常大。
谢谢你，拉胡尔
浏览 16提问于2022-06-21得票数 0
我有一个包含一些60+列的数据帧。在这些列中，大约一半是分类的(非金额列)。但是，它们中的一些将分类数据存储为1和0，因此如果数据类型为NaN，则数据类型将为int或float。
我需要创建一个新的dataframe，将早期dataframe中的选定列作为索引，将唯一值作为列。
测试数据如下：
data = pd.DataFrame({'A':['A','B','C','A','B','C','D'],
'B':[1,
浏览 27提问于2021-03-18得票数 0
2回答
我查找了任何类似于熊猫df.groupby(upc)['store'].unique()的火花放电的参考资料，其中df是熊猫中的任何数据。
请使用这段代码在Pyspark中创建数据帧。
from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType, IntegerType
from pyspark.sql import *
from datetime import date
import pyspark.sql.functions as F
spark = SparkSession.builder.appNa
浏览 5提问于2021-12-13得票数 0
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1回答
我有一个表(在PostgreSQL DB中)，其中一些id的多行有一些值，而有些是null。该表如下(玩具示例)：
PSQL:test/me@[local]=> SELECT * FROM t1;
id | x | y | z
----+-----+-----+----
1 | | 200 |
1 | 100 | | 42
2 | 45 | |
(3 rows)
最重要的一点是:我可以保证在相同的id中没有相同字段具有非空值的行，在上面的示例中，id 1不会有任何其他行。
我希望聚合每个id的所有值，压缩非空值。也就是说，
浏览 1提问于2017-03-02得票数 0
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2回答
我有一张像这样的桌子 fruit day
---------------------
apple Mon
apple Mon
apple Tue
banana Tue 我想要对水果进行分组，并在列表中包含唯一的日期，并为列表的len添加另一列。我熟悉如何做groupby，但不确定如何获取列表中的唯一值以及它的长度。寻找像这样的结果 fruit day_list count
apple [Mon, Tue] 2
banana [Tue] 1
浏览 17提问于2019-02-15得票数 1
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当ID不在第一个数据时，我需要加入两组数据，以便向对应的行添加值的新列，并添加来自第二个数据的数据的新行。
示例：
df1
ID DATA1 DATA2 SAMPLE_X
0 A a 1 X
1 B b 1 X
2 C c 1 X
df2
ID DATA1 DATA2 SAMPLE_Y
0 A a 1 Y
1 C Z 1 Y
2 D d
浏览 5提问于2022-04-01得票数 0
这是我的工作代码：
new_df = old_df.groupby('store', as_index = False).agg({'reviewScore': 'mean'})
我想在平均值函数中添加一个参数：skipna=True
我不知道要用什么语法来实现它。
我需要学习如何使用lambda函数吗？
浏览 0提问于2020-10-28得票数 1
如果列A&B中的行仅为null，则需要将第二行值与列C的第一行合并。如果连续的2行不为空，则跳过它。
数据：
A B C
12525 1FWE23 1H654D
14654
24798 14654 S56E82
65116 63546 38945
46456 46485 R68R45
AD545
A5D66 45346 QA6683
预期：
A B
浏览 3提问于2022-11-04得票数 2
首先，我有一个df，当我对它进行分组时，它会删除重复的值吗？第二，如何知道哪个组有重复的值(我试图了解哪些df的列有重复的值，但什么也找不到，他们只是讨论了每个元素是如何复制的)
ex i have a df like this:
A B C
1 1 2 3
2 1 4 3
3 2 2 2
4 2 3 4
5 2 2 3
after groupby('A')
A B C
1 2 3
4 3
2 2 2
浏览 4提问于2022-01-01得票数 3
我现在得到的是这样一个DataFrame：
id ts site type
0 111 2022-07-25 19:07:00.938365 A NaN
1 111 2022-07-25 19:07:00.938371 NaN 1.0
2 222 2022-07-25 19:07:00.938372 NaN NaN
3 222 2022-07-25 19:07:00.938373 NaN 2.0
4 222 2022-07-25 19:07:00.938374 C
浏览 17提问于2022-07-25得票数 0
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一个超级简单的问题，到目前为止我还没有找到。
这是我的数据
id Name Lastname Journal Article Score
0 1 John Doo Journal2 Article1 23
1 2 John Doo Journal1 Article2 12
2 3 Bill Foo Journal17 Article3 8
当我用
df.groupby('id', as_index=False)['
浏览 9提问于2021-12-09得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图为所有数据帧计算每个后续的2行组的平均值。我想我是用下面的一行来理解的：df.groupby(np.arange(len(df))//2).mean()
然而，问题是并不是所有的值都是数字的。在这种情况下，如果组的第二行是数值，而第一行不是数值，则值与第二行保持相同。如果两行都是非数字的，则应将值赋值为0。
为了进行更好的可视化，我有以下数据：
Well Ct
0 A1 Undetermined
1 A2 Undertermined
2 A3 Undetermined
3 A4 41.2
4 B1 42
5
浏览 0提问于2019-04-29得票数 0
回答已采纳
3回答
Suppose we have a dataframe like this:
name value
'hi' 1
'hi' 2
'hi' 3
'hello' 5
'hello' 6
'hello' 8
如何找到组内差异最大的组名？
(在上面的示例中，组内的最大差异是3，那么如何从name列中选择'hello‘？)
浏览 0提问于2020-02-25得票数 1
我有一个这样的df source destination weight partition
0 1 2 193 7
1 1 22 2172 7
2 2 3 188 7
3 2 1 193 7
4 2 4 403 7
... ...
浏览 12提问于2020-11-03得票数 2
回答已采纳
我的DataFrame df有一个列作为表的外键，该表与df是一对一的。对于外键的每个唯一值，它包含另一个外键，但只包含一次，该组中的所有值都是空的：
df.filter(df.foreignkey1 == "12345").select("foreignkey1", "foreignkey2").show()
+-----------+-----------+
|foreignkey1|foreignkey2|
+-----------+-----------+
| 12345| |
| 12345|
浏览 1提问于2016-05-19得票数 0
回答已采纳
我在这里试图实现的是groupBy来自Dataframe的所有元素，然后将它们的所有多个值聚合到一个列中，该列将包含一个值的list(map())。
val sampleDF = baseDF
.groupBy(
Yyyy,
MmDd,
SampleField)
.agg(
functions.collect_list(
functions.map(
Selectors.selectColumn(Name),
Selectors.selectColumn(Surname)
)
)
)
但
浏览 1提问于2019-09-02得票数 0
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2回答
我有一个数据集，其中包含NBA球员每场比赛的平均统计数据。有些球员的统计数据是重复的，因为他们本赛季在不同的球队。例如： Player Pos Age Tm G GS MP FG
8 Jarrett Allen C 22 TOT 28 10 26.2 4.4
9 Jarrett Allen C 22 BRK 12 5 26.7 3.7
10 Jarrett Allen C 22 CLE 16 5 25.9 4.9 我想平均一下Jarre
浏览 16提问于2021-08-15得票数 2
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关于这一点的第一个问题，对于熊猫来说是非常新的，而且在术语上还有点不稳定:我试图找出数据数据的正确语法/操作序列，以便能够按列B分组，在C列中找到每个组的最大(或最小)对应值，并检索A列中的相应值。
假设这是我的数据：
name type votes
bob dog 10
pete cat 8
fluffy dog 5
max cat 9
使用df.groupby('type').votes.agg('max')返回：
dog
浏览 5提问于2015-06-17得票数 9
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我有信用贷款数据，但原始df有许多贷款I，可以在一个客户之下。因此，为了构建客户端配置文件，我需要按客户端id进行分组。
原始df：
contract_id', 'product_id','client_id','bal','age', 'gender', 'pledge_amount', 'branche_region
RZ13/25 000345 98023432 2300 32 M 4500
浏览 2提问于2020-05-18得票数 0
我有一个包含多个列的数据集，我想在其中创建一个直方图，将一个字符串列输出到x轴，并将一个int值输出到y轴。
示例数据：
100039241 lustalloverme 275 598 16123 0 28 Dec 2009 20:26:38 GMT diamond lane ; *
100039367 A7madista 213 420 13849 0 28 Dec 2009 20:27:17 GMT Dubai / London
100039585 MoetWitMedusa 349 373 10062 0 28 Dec 2009
浏览 1提问于2016-04-18得票数 0
1回答
我有一个数据文件，如下所示
ID,desk_id,dateval,
1,123,21/11/2016
1,123,29/11/2016
1,456,21/12/2016
1,100,29/12/2016
2,318,11/12/2017
2,419,17/12/2017
2,nan,21/12/2017
2,nan,21/12/2017
2,393,28/11/2017
3,nan,21/11/2016
3,nan,21/11/2016
3,nan,21/11/2016
4,nan,11/8/2018
4,na
浏览 1提问于2022-05-06得票数 1
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