我有一个如下所示的df： 519 962.966667 91.525424 out_of_range 0 55.932203538 1008.300000 66.101695 in_range 1 66.101695 df3表示某个值在设定范围之内或之外的位置df4表示每个in_range或out_out_range组的累计计数。如何创建将每个in_range out_of_ran
浏览 1提问于2020-08-27得票数 1
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108 0 下面，每1000正确重置一次值，但我似乎不太明白如何通过df['cumsum'] = df.groupby('ID')['Production'].cumsum() multiple = (df['cumsum'] %
浏览 0提问于2019-07-19得票数 1
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501991 1 801991 2 75result = [90,90,140,270,175]
其中90是1990年第9个月和第10个月的data1总和以及1990年第10个月和第11个月的data1总和，140是1990年第11个月和第12个月的data1总和，270是1990年第12个月和1991年第1个月的数据1<em
浏览 0提问于2021-02-28得票数 0
0 || 2 | 1 | 对于每一组id，我想找出成功的滚动百分比所以成功的百分比是0。下一行成功= 1。因此成功百分比为1/2 (1成功= 1，包括上一行的记录总数为2)。下一行成功= 1。因此成功百分比是2/3 (2个成功1，总共3条记录)。生成的表格如下所示： | id | success | success%.
浏览 18提问于2020-05-01得票数 0
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这可能是微不足道的，但我不能完全理解。|ID |DATE | X | cumsum_X || 1| 2017-04| 10| 15|
| 2|
浏览 1提问于2019-05-19得票数 1
做['r_power'].cumsum()).sub(df.groupby'r_power'].cumsum()).sub(df.groupby('id', 'date')['d_power'].<em
浏览 5提问于2021-10-07得票数 1
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我需要在数据帧中使用count()函数聚合的列和使用cumsum()函数聚合的另一个字段 我只想将它分组一次，并且应该使用Site对cumsum进行分组，几乎就像计数一样。我该怎么做呢？#I get the count by grouping site and arrived
浏览 11提问于2020-07-24得票数 1
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2017-08-01 NaN B D 2017-08-15 2.63col1 col2 new_col
A B 2
浏览 4提问于2017-08-23得票数 0
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201905我喜欢做以下事情df2['pct'].cumsum().le(20).mean()以groupby的方式，
df.groupby(['year_month', 'code'])['pct'].apply(lambda x: x.cumsum</
浏览 3提问于2019-07-10得票数 2
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我有这样的数据： 'pred':np.random.randint(0,2, size=size)})df['box'] =pd.qcut(df[&#
浏览 3提问于2016-07-21得票数 0
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(df['col'].diff().ne(0).cumsum()).cumsum()s = df['col'].eq(0).groupby(df['id']).cumsum()
df['col'].groupby([df['id'],s]).cumsu
浏览 1提问于2021-02-06得票数 2
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(['household_key'])['dummy'].cumsum()
users_before['trip'] = users_before.groupby(['household_key'])[之前的两次groupby和transform尝试显示以下警告:正在尝试在DataFrame的切片副本上设置值。尝试使用.locrow_indexer，col_indexer = value，请参阅文档：“启动IPython内核<
浏览 2提问于2020-08-20得票数 0
如何使此cumsum()仅在df.col_2 == 'closed'和df.col_values > 0时计算并显示新列行上的值：
df['new_col'] = df.groupby('col_1')['col_values'].cumsum()
浏览 6提问于2021-03-11得票数 1
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(pat='nozzle_\d+$', regex=True)] .pipecolumn
df[nozzle_sale_cumsum] = df.groupby('tank')['nozzle_sale'].cumsum() 从上面的代码中，我将获得以下列的累积
浏览 11提问于2019-09-20得票数 0
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具有#时间索引的列被重复
、、、、
我有一个熊猫DataFrame，其中一些行被重复，因此它们有相同的索引。示例：0. 341. 12 2. 21如何创建一个列"B“，其中包含该索引重复了多少次
浏览 2提问于2022-02-18得票数 0
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这是我的数据my_df = pd.DataFrame({'col_1': [1,2,5,6,4,3,7,8,9,11,14]})my_df['cond_sum'] = [None, 1,4,5,-2,-3,4,5,6,8,11]
我最初的专栏是col_1。我的目标是获得列cond_sum。diff列是连续行之间的差异。cond_
浏览 3提问于2022-10-21得票数 1
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我有一个dataframe，df，其中我想取一个基于特定列的累积和，按两个diff列分组。1 0 4 10 期望的bb q222 1 0 1 0 2 8 506df['cumul'] = df['diff'].add(df.groupby('id
浏览 0提问于2021-08-24得票数 1
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熊猫群:高效连锁几个功能
、、、
我的问题与中的问题基本相同:对每个组应用cumsum，然后应用shift。%timeit df.groupby("x")["y"].cumsum()
4.65 s ± 71 ms per loop (mean ± std. dev. of
浏览 10提问于2022-02-02得票数 8
我有一个DataFrame .groupby() .cumsum()，其DataFrame如下所示： 1 A 0 10 C 1 2 12 C 0
Col_B之和为df.groupby(['Col_A'])['Col_B'].cumsum()。但是，当Col_B ==
浏览 0提问于2017-06-09得票数 1
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