:[1000,1000, 1200,200,200, 200,500 ,350,350,100,700,50,50]
dff 根据数据逻辑应该是这样的： 1)使用Max(销售额)查找国家/地区 2)在该国家/地区，查找具有Max(销售额)的地区 3)在该区域中，找到具有Max(销售额)的城市 我尝试过：groupby('Product这是全球销量最高的城市，但中国不是销量最高的
浏览 35提问于2019-01-30得票数 2
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根据对的回答，为了对每个组内的观察结果进行排序，需要对第一个groupby的结果进行第二个groupby。为什么需要第二个groupby？我假设在运行第一个groupby之后，观察结果已经被安排到组中，所需要的就是枚举这些组的方法(并使用order运行apply )。
浏览 0提问于2016-03-18得票数 11
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我正在使用在Google DataFlow上运行一个特性提取管道。我需要运行多个转换，所有这些转换都期望项按键进行分组。根据这个的答案，DataFlow无法自动识别和重用重复的转换，比如GroupBy，所以我希望先运行GroupBy，然后将结果PCollection提供给其他转换(参见下面的示例代码)。如果不是，在Python中推荐的解决方法是什么？是否有一种有效的方法可以让多个映
浏览 1提问于2019-04-02得票数 2
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是否可以从pandas中的groupby对象中删除组(按组名)？即在执行groupby后，根据结果组的名称删除结果组。
浏览 3提问于2013-06-04得票数 21
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我有这样的剧本：输出：我希望保持相同的groupy()，但是将"investment_in_millions“列的结果过滤为平均值> 10或其他值。如果我用：
filtered = df[df['investment_in_millions'
浏览 0提问于2020-08-04得票数 0
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使用groupBy函数可以在SparkR中完成许多事情。计算按部门分组的所有数值列的平均值。avg(groupBy(df, "department"))groupB
浏览 9提问于2021-12-28得票数 0
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我想快速检查一下根据ID和时间信息分组的结果。我能做这些 df.groupBy('ID').orderBy('Time') 但是我不能在这之后添加show，因为show()既不是orderBy也不是groupBy的属性。如何快速检查这种运算结果。
浏览 48提问于2021-05-08得票数 1
这肯定是一个基本的问题，但很难发现。假设我使用了Pandas groupby和agg方法来按某一列进行计数：那么，假设我想根据结果计数进行排序：这给了我一个错误：
因
浏览 0提问于2018-04-20得票数 0
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我使用groupby方法按月对数据进行分组。输出结果正是我想要的。 ? 我想要了解的是，在我使用groupby方法之后，x如何只显示3列(Quantity Ordered，Price Each和Sales)，并拒绝数据集中显示的其他列。是不是因为其他数据不是数字？是不是因为我同时使用了sum方法和groupby方法？
浏览 22提问于2021-07-21得票数 0
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data, columns=['id', 'date', 'cnt']) for c_id, group in df.groupby('id'): print(group) id date cnt
1 2019-01-024 2019-01-01 4
浏览 3提问于2020-10-19得票数 0
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我有以下方法(这是一个扩展方法，但与这个问题无关)，我想对方法的结果使用GroupBy。{ var grouped = items.GroupBy(async _ => (await _.GetRank()));}
grouped的类型是IGrouping<Task<string>, MyClas
浏览 0提问于2019-05-13得票数 1
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我在一个具有数百万条记录的数据集上运行groupBy()，并希望保存结果输出(一个PySpark GroupedData对象)，以便以后可以对其进行反序列化，并从该点恢复(根据需要在该点上运行聚合)。df.groupBy("geo_city")我希望避免将GroupedData对象转换为DataFrames是否有其他有效<em
浏览 0提问于2016-07-27得票数 2
我想这对我来说很难解释，但我会展示我预期的结果。我有下面的数据框架。Character":["a","a","a","a","a","a","b","b","b","b","b","b"],data.gr
浏览 10提问于2019-08-19得票数 1
我想使用_.uniq和_.groupBy函数。有人能解释一下这些东西是怎么工作的吗？->没有工作-“工作”
groupby为我工作得很好，但uniq没有工作。因此，任何人都可以解释如何使用uniq获得我<em
浏览 0提问于2018-03-10得票数 0
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我们有一个非常大的，我们需要在它上执行一个groupBy操作。我们试过了它花了很长时间(它已经运行了超过17小时，但没有结果)。我在不同的来源上读过关于Spark的groupBy的文章，但是根据我收集到的，Dataframes不需要在内存中加载或洗牌键，所以即使在大型数据仓库中，它也不会是一个问题。
浏览 0提问于2020-08-27得票数 0
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(基于)使用了groupby和pct_change其结果是：这似乎没有按名称进行分组，因为这与我没有使用groupby并调用df['Amount'].pct_change()的结果相同。根据 for pandas.core.groupby</em
浏览 1提问于2018-06-28得票数 14
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我有一个包含4个表的空间数据库，我希望在一个查询中使用GROUP并将两者合并。所以到现在为止我所做的是：fun groupBy(): LiveData请看结果：D/TAG: groupBy: 2 80D/TAG: groupBy
浏览 6提问于2022-01-06得票数 1
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基于条件的Python熊猫数据群
、、、、
我的问题很简单，我有一个dataframe，我根据一个列获得结果，并得到这样的大小：现在的问题是，我只想要尺寸大于X的那些，我想知道我是否可以使用lambda函数或其他类似的方法来完成这个任务？我已经试过了：它会打印出一些真假值。
浏览 1提问于2015-07-08得票数 23
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我有一个关于行事务的DataFrame，如下所示： 3 A 1 4 A 1 4 B 1df.groupby(['Month','Category'][&
浏览 0提问于2018-03-20得票数 1
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我有一张像这样的桌子
我希望能够保持最高频率的品牌ids。例如，在奥迪的情况下，两个in具有相同的频率，因此只保留一个。在梅赛德斯-奔驰的情况下，保留后一个，因为它的频率是7。这是我的数据框架： {0: 'audi', 2: 'bmw', 4: 'fiat',
浏览 1提问于2020-10-15得票数 0
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