如果我在pandas中使用了groupby函数(在LOC上),并进行了重采样,例如,我可以获得某个地点的日平均压力和流量值。有没有办法访问groupby列中的值,LOC,按索引或其他方法,以便我可以将其用作绘图的标题。换句话说,我可以访问“venue1”吗?我不得不使用groupby来获取重采样数据帧中的venue列,因为重采样似乎不会带来任何非数字字段 date flow (l/s) pressure(m) count year day
LOC
如果我将csv文件读入熊猫的dataframe中,然后使用groupby (pd.groupby(column1,.)),为什么不能在新的分组对象上调用to_excel属性。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("some file.csv")
data2 = data.groupby(['column1', 'column2'])
data2.to_excel("some file.xlsx") #spits out an error about series lacking the a
我有一个多索引数据框架,其中最左边的索引是NBA球员,第二级索引是NBA赛季(即2018-19赛季)。我想添加一个专栏,对每个球员赛季进行编号。例如,在下面的日期框的顶部,我想在season旁边添加一列,将A.J. Guyton的2000-01赛季列为'1‘,将他的2001-02赛季列为'2’。则该过程将对整个数据帧中的下一个播放器重复。 Age Tm OBPM BPM DBPM
Player Season
A.J. Guyton 2000-01 22
我在和熊猫组做斗争,这件事可能很容易解决。例如:
name number
A 10
A 8
B 7
B 6
B 9
在这个数据集中,什么是最简单的向量化方法,用它我可以排除类别(列)“名称”中的所有行项,其中“数字”的最小值小于8。首先,B将被删除,因为至少有一个元素的值小于8。
我相信groupby、apply或filter都有可能,但不记得是怎么做到的。
我有一个DataFrame,它看起来像:
index name city
0 Yam Hadera
1 Meow Hadera
2 Don Hadera
3 Jazz Hadera
4 Bond Tel Aviv
5 James Tel Aviv
我希望Pandas使用city列中的出现次数(类似于使用:df.city.value_counts())随机选择值,因此我的魔术函数的结果如下:
df.magic_sample(3, weight_column='city&
我有一个熊猫数据列表,我想对所有的熊猫执行一个模式操作。
所有数据文件都有相同的布局:
date是dt.date对象,感情是整数(-1、0或1)。我想得到一个数据组的日期,情感是原始的模式(或一个模式的列表,如果有更多)。
我用它来聚合:
df = df.groupby('date').agg(pd.Series.mode)
它可以很好地处理几乎所有的数据文件,其中只有一个返回一个错误:
File "..\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 420, in agg_list_like
rais
我有一个巨大的数据集,我需要计算每一行的重复项的数量。例如:在特定行中,我有客户X。我需要创建一个新列,该列将显示客户X在数据集中注册的次数。我做了一个关于这方面的代码,但性能非常差。我将花费大约3天的时间,直到数据集完成。有人能帮助提高这个计算的性能吗?下面是我的想法的一个例子: #importing resources
import sys
import pandas as pd
from __future__ import print_function #creating a dataset as example:
df1= pd.DataFrame({'Customer
从pandas数据框开始,其中第一列由注释字符串组成,其他列是单个单词的特征。对于每一行,我希望获得每个单词在该行的注释单元格中出现的次数的计数。我有一个名为"wordList“的单词列表(特征列),我正在尝试这样的东西,但在运行时遇到了问题,计数又回到了数据框中:
def word_count(comments):
for word in wordList:
return comment.count(word)
df.comments.apply(word_count)
我所拥有的:
comments | hello | this |