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John | 8 || John | 4 || Anna | 2 || --- | ---- | ----- || Anna | 2 | 1 | 我想我应该使用df.groupby()，但是我想不出一种方法来应用这个条件。
浏览 38提问于2021-01-29得票数 1
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03 1 1 0考虑到上面的数据帧，有没有一种优雅的方法来groupby条件呢？) & (df['Parch'] == 0) = New Group - "No Family" SurvivedMean No Family
浏览 0提问于2017-07-13得票数 12
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1.138458 0.865060 b two我正在尝试弄清楚如何按key1对数据进行分组，并仅对key2等于‘1’的data1以下是我尝试过的方法 d.ix[d[a] == b, 'data1'].sum()
df.groupby(['key1']).apply(f, a = 'key2', b = 'one').reset_ind
浏览 0提问于2013-06-24得票数 36
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我正在尝试从gps数据中确定停靠点的位置，但需要考虑一些gps漂移。我已经识别了停靠点，并将它们隔离到一个新的数据帧中：
df2 = df.loc[(df['S
浏览 2提问于2019-03-23得票数 0
从我的上一个问题开始：Get grouped informations from an array with Pandas 我有一个这样的数据集，我想用pandas获取以下信息:对于每一天(逐日分组)，获取"Open“的第二个值，"Close”的倒数第二个值，"High“的最高值和"Low”的较低值，以及Volume of Volume。15,2709.25,2711.50,2708.25,2709.50,473
浏览 9提问于2020-01-31得票数 1
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我正在尝试创建一个新的变量，该变量在以下数据帧上执行年-月之间的SALES_AMOUNT差。我认为我的代码应该是使用这个groupby进行思考，但我不知道如何在groupby后面添加条件[df2 df.Control - df.Control.shift(1) == 12]，以便在年份之间进行正确的区分df['LY'] = df.groupby(['month']).SALES_AMOUNT.shift(1)
数
浏览 1提问于2017-12-04得票数 0
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我有一个带复制件的DataFrame。我想用groupby和条件删除副本。import pandas as pd 'id': [0, 1, 2, 3, 4, 5],: ['2019-03-01', '2020-09-30', np.nan, '2021-09-30', '2022-04-01', &
浏览 5提问于2022-06-28得票数 0
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如果不是，则应取level的code为零。1 | 371 |+-----------+----+-------+------+ 到目前为止，我已经编写了以下代码 df.groupby但是我不能得到正确的输出。我想要的输出如下 +-----------+----+-------+------+----------++-
浏览 28提问于2019-06-20得票数 1
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我有一个基于3列的DataFrame的groupBy。我正在做这样的事情：无论如何，我不确定这是如何工作的。如果这不是假定的工作模式，我如何添加它？
有什么想法吗？
浏览 0提问于2015-11-25得票数 0
我有一个有三列的数据帧。我需要按名称分组并对Amount列求和，而仅当Fruit列满足特定条件时才对其进行计数。下面是一个数据帧外观的示例： Name Fruit Amount Bob Orange 7 Bill Orange 8Bill Apple 3 在本例中，我将Bob和Bill的名字组合在一起，将Apple和Orange的数量相加，但只计算Apple的出现次数，因此新的数据帧将如
浏览 28提问于2021-11-04得票数 2
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我有一个包含值ID和值的表-----------------| 1 | A || 2 | UnKnown || 3 | B |我需要从表中选择不同的id和相应的值。选择Id时，Id应是唯一的，并且如果值字段中有多个值，则应仅检索非未知值------
浏览 0提问于2016-09-03得票数 1
所以我是python的新手，我正在使用pandas处理数据帧(除了pandas之外不能使用包)，我已经为6种不同的汽车接受了用户输入(制造商，型号，类型，评级)：4 ford taurus sedan B我想要这些数据的条件概率，我使用value_counts数据帧实现了这一点，
print df.
浏览 1提问于2018-06-14得票数 2
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我在python (2.7)中有一个pandas (v0.12)数据帧data。我对data中的A和B列进行了groupby()，以形成类型为<class 'pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy'>的groups对象。我的代码如下，这里的每个数据帧都是键、值对中的value：groups =
浏览 1提问于2015-02-20得票数 0
NoAlex 1 Yes Alex 1 Yes 2 50%
我认为我需要使用groupby
浏览 34提问于2020-05-21得票数 0
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尝试在数据帧中有条件地填充NaN，基于以下条件：
在A上填充分组值(使用groupby)inside groupby(A)，如果值是nan并且是第一个，则填充为零，然后填充fill ( example)inside groupby(A)，如果值是nan并且不是第一个，则填充( example)inside groupby(A)中的A=b，如果值是nan但后面没有数据点，则填充fill(示例中的A=c)我闻到了三元+ lambda的味道
浏览 2提问于2020-06-19得票数 1
下面的数据是基于一辆面包车的GPS坐标，点火是否打开/关闭，以及在给定时间面包车离目标位置有多远。我想要确定一辆面包车是否在一个位置(<300)或附近，点火是否关闭，如果两个条件都成立，停留的时间。在下面的示例中，我将行1-4可视化为“分组”在一起，因为它们是距离<300的连续行。第5行被单独“分组”，因为它是大于300的，而第6-8行被“分组”在一起，因为它们是距离<300的连续行。因此，由于点火在第1-4行被关闭，我想要计算持续时间(因为面包车在给定<em
浏览 7提问于2017-06-20得票数 2
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我在PD数据帧中按项-日期对进行分组，并希望使用lambda将一些自定义条件函数添加到更大的聚合函数中。我还可以做一个不同的聚合，它既包含预先构建的聚合，也包含返回适当统计数据的
浏览 1提问于2018-04-19得票数 4
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Delhi DaredevilsRoyal Challengers我尝试了groupby和aggregation的
浏览 65提问于2020-06-21得票数 0
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我有一个熊猫管道，并希望使用基于布尔变量的count或mean函数。我提出了以下解决方案： import pandas as pd # version 1.0.4
df = pd.read_csv( else pd.core.groupby.GroupBy.size)
) 我必须
浏览 6提问于2020-06-11得票数 1
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我有带有ID、任期和几个变量的DataFrame： ID Tenure var1 var2 A50 B 5 50 NaN 我想使用bfill()来填充保留期小于3的ID的值，并期望得到以下输出： 我试过df[['var1','var2']] = np.where(df['Te
浏览 18提问于2021-07-23得票数 1
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