有没有办法在pandas中使用groupby/pivot表来实现这一点？
在pandas中，确实可以使用groupby/pivot表来实现相应的功能。
首先，groupby是一种数据处理方法，用于将数据按照某一列或多列进行分组，并对每个分组进行相应的聚合操作。它可以帮助我们实现对数据进行分组统计、计算平均值、求和等操作。通过groupby方法，可以将数据按照指定的列进行分组，并利用相应的聚合函数对每个分组进行计算。
例如，我们有一个数据集包含学生的成绩和班级信息，我们可以使用groupby方法按班级进行分组，并计算每个班级的平均成绩。
接下来，pivot表是另一种数据处理方法，可以用于将数据按照两列进行重塑，将行转换为列，并根据指定的聚合函数对数据进行填充。它可以帮助我们实现数据的透视和重塑。
例如，我们有一个数据集包含不同城市的气温数据，我们可以使用pivot表将城市作为行索引，将日期作为列索引，并以气温为值，来展示每个城市每天的气温情况。
在pandas中，我们可以先使用groupby方法按照某一列进行分组，然后再使用pivot表进行数据重塑和透视。这样可以实现更复杂的数据分析和计算。
关于pandas的groupby和pivot表的具体用法和参数说明，可以参考腾讯云的文档：https://cloud.tencent.com/document/product/876/30518
在实际应用中，使用pandas的groupby和pivot表功能可以帮助我们更方便地进行数据处理和分析，特别是在数据集较大且需要进行复杂计算时，能够提高效率和准确性。腾讯云也提供了一系列与数据处理相关的产品和服务，例如腾讯云数据智能分析（https://cloud.tencent.com/product/dm）、腾讯云数据集成服务（https://cloud.tencent.com/product/dps）等，可以进一步提升数据处理和分析的能力。
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搜索没有结果，所以我来了！使用Python + Pandas，我可以导入电子表格。有没有办法重新格式化我的表，使其看起来像这样： Name | ID | Shirt Color
Jim | 001 | White
Michael | 002 | Green
Michael | 002 | Blue
Pam | 003 | Pink
Jim | 001 | Orange
Jim | 001 | White (notice the duplicate counted separately) 变成这样吗？ Name | ID | Shirt Colo
浏览 16提问于2020-07-18得票数 0
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2回答
+-----+-------+--------+
| | Buyer | Sex |
+-----+-------+--------+
| 0 | 1 | Male |
| 1 | 1 | Female |
| 2 | 0 | Male |
| 3 | 1 | Female |
| ... | ... | ... |
+-----+-------+--------+
我想将上面的数据帧相加并分组到下面的数据帧(表)中。pandas有没有内置的函数可以做到这一点，或者我必须手动迭代、求和和分组？
+---+-----
浏览 4提问于2015-11-26得票数 1
我已经使用pandas数据框架聚合了数据。下面是一些实际显示的数据，以及我是如何聚合这些数据的。
fdf.groupby(['row',col'])['percent'].sum()
我想要做的是创建一个2dnumpy数组(row= row，column= col)。有没有什么灵巧的方法呢？
我做类似事情的另一种方法是创建一个数据透视表
pivot_table(fdf,values='percent',rows='row',cols='col', aggfunc=np.sum)
在这种情况下，我想将这个数
浏览 3提问于2012-04-19得票数 5
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我正在尝试通过下面的脚本使用pandas创建一个数据透视表。
def analyzefile(file):
a = pd.read_csv(file,header=None,names=labels,engine='python')
df = pd.pivot_table(a,index=["STATE_SENATE_DISTRICT"], aggfunc='count',chunksize=300000)
writer = pd.ExcelWriter('zipBreakout.xlsx&
浏览 1提问于2017-07-26得票数 0
2回答
我有一个像下面这样的表数据，我想用聚合来透视数据。
ColumnA ColumnB ColumnC
1 complete Yes
1 complete Yes
2 In progress No
2 In progress No
3 Not yet started initiate
3 Not yet started initiate
想要像下面这样透视
Colum
浏览 68提问于2018-09-06得票数 2
我有一个文本文件，其中包含以下格式的数据
101.223.129.4 918801641445^0^paus
101.223.129.4 918801641445^0^german
101.223.129.4 918801641445^0^photo
101.223.129.4 918801641445^0^polish
101.223.129.4 918801641445^0^find
101.223.129.4 918801641445^0^extra
101.223.129.4 918801641445^0^access
101.223.129.4 918801641445^0^priv
浏览 0提问于2015-10-08得票数 1
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我的表是从透视表中提取的，以消除缺少的值和太短的值，比如城市名称，下面是我的代码
company = pd.read_sql('SELECT user_id, address FROM company' , con=db_connection)
table = pd.pivot_table(company, index=['address'],aggfunc=np.sum)
table.reset_index()
那我就得到他的
address user_id
3
浏览 3提问于2017-10-06得票数 2
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我对pandas还是个新手，并且一直在尝试理解如何旋转这个数据框架。 rootID parentID jobID time
0 A A B 2019-01-30 14:33:21.339469
1 A B C 2019-01-30 14:33:21.812381
2 A C
浏览 21提问于2019-01-31得票数 1
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当我尝试过滤Pandas数据帧时(如下面的示例所示)，它工作得很好：
print data[data['ProductCategory'].isin(['ProductA'])]
但是，当我试图在结果的枢轴表上做同样的操作时：
pivot = pandas.pivot_table(
data,index=['ProductCategory', 'Currency', 'Producer'],
values=['Price','Quantity','F
浏览 2提问于2015-09-14得票数 1
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1回答
如何创建多级列的透视表？
、、、
下面是我当前的代码： pd.pivot_table(filtered_dfs[key], values=["Entered Debit Amount", "Entered Credit Amount", "Converted Debit Amount", "Converted Credit Amount"],
index=["ATTRIBUTE1 Value for Journal Entry Line DFF", "Segment3"], aggfunc=
浏览 14提问于2021-10-25得票数 0
1回答
我有一个只有两列的数据帧。我尝试将一列的值转换为标题，将另一列的值转换为其值。已尝试使用pivot和all，但不起作用。
df_pivot_test = sc.parallelize([('a',1), ('b',1), ('c',2), ('d',2), ('e',10)]).toDF(["id","score"])
id score
a 1
b 1
c 3
d 6
e 10
尝试将其转换为
a b c d e
1 1 3 6
浏览 3提问于2019-10-01得票数 0
2回答
我有一个熊猫数据框，看起来像这样： ID, tag, score1
A1, T1, 10
A1, T1, 0
A1, T2, 20
A1, T2, 0
A2, T1, 10
A2, T1, 10
A2, T2, 20
A2, T2, 20 使用pandas pivot_table函数，我能够透视表，以获得以下数据帧： df.pivot_table(index= 'tag' , columns='ID', values= 'score1' , aggfunc=
浏览 51提问于2019-02-06得票数 0
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请在下面找到我的源数据。
Device AppVersion Rating
Rolex 5.8.0 3
i5i_2018 5.7.0 2
Galaxy A71 5.6.0 3
vivo1807 5.8.0 1
Redmi Note5 5.7.0 2
realme3 5.7.0 3
Redmi7 5.8.0 1
vivo1816 5.7.1 3
Redmi 8 5.6.0 2
o7prolte 5.8.0 3
我希望每个版本的总评分作为输出如下所示。
Count of Rating
浏览 0提问于2020-04-02得票数 0
我有一个数据集，如下所示。
ID Product date
1 A 01.01.2015
1 B 01.01.2015
1 C 01.03.2015
一个人可以在同一天拿一个以上的产品，我想转置它的ID，日期和获得产品的价值。
ID date col1 col2
1 01.01.2015 A B
1 01.03.2015 C
在SAS中，我是这样做的：
proc transpose data = data;
by ID Date;
var product
ru
浏览 0提问于2016-12-30得票数 6
2回答
下面是来自Excel的屏幕截图，但假设我们有一个Pandas，它看起来像左边的表，其中有列中的日期。是否有一种简单的方法可以将其转换为类似于右侧表的dataframe，从而使日期成为新列？
浏览 0提问于2020-05-09得票数 1
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2回答
我正在尝试使用这个数据透视表，并创建一个按战斗类型显示输赢情况的堆叠条形图。
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame({'attacker_outcome':np.random.choice(['win', 'loss'], 20, replace=True),
'battle_type':np.random.choice(['pitched battle', 's
浏览 0提问于2018-02-15得票数 4
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1回答
每个色调具有堆叠条形图的计数图
、、、、
我正在寻找一种有效的方法来绘制一个计数图与堆叠的条形根据“色调”。标准色相行为是根据第二列的值将计数分成平行线，我正在寻找的是一种有效的方法来堆叠色调条，以便快速比较总数。
让我用一个来自泰坦尼克号数据集的例子来解释：
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
%matplotlib inline
df = sns.load_dataset('titanic')
sns.countplot(x='survived',hue='class',data=df)
使用co
浏览 0提问于2018-05-14得票数 12
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我有一个包含两个列的dataframe，一个用于名称，另一个用于字符串值。我正在尝试按名称计算选择字符串值的频率。
我尝试过pandas.pivot_table和pandas.DataFrame.groupby，但是我希望创建一个全新的数据框架，而不是聚合。
例如，我有一个dataframe：
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array([['John', 'x'], ['John', 'x'], ['John', 'x'], [&
浏览 2提问于2019-08-16得票数 3
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下面的代码是我所拥有的，但它抛出了一段代码，说明没有要聚合的数值类型。代码：
import pandas
import numpy as np
link = 'https://raw.githubusercontent.com/dvanderelst-python-class/python-class/spring2021/assignment_data/young_people_survey.csv'
data = pandas.read_csv(link,index_col=0)
data.groupby(['Age','Smoking']
浏览 0提问于2021-03-24得票数 0
在this问题和数据帧之后，我正在尝试将数据帧转换为字典。在pandas中，我使用的是： dictionary = df_2.unstack().to_dict(orient='index') 但是，我需要将此代码转换为pyspark。有人能帮我吗？正如我从前面的问题中了解到的，比如this，我确实需要使用pandas，但是数据帧太大了，我无法做到这一点。我该如何解决这个问题呢？ 编辑： 我现在尝试了以下方法： dictionary_list = map(lambda row: row.asDict(), df_2.collect())
dictionary = {age[
浏览 20提问于2021-01-14得票数 0
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2回答
我正在用json数据中的Pandas构建一个数据透视表。我想在发送到to_string()之前格式化列名。
import numpy as np
import pandas as pd
json_data = [
{"year":2019,"month":"2019-11-01","sub_category":"Van fit out","category":"Vehicle","notes":"Heavy duty hooks","gro
浏览 12提问于2020-06-02得票数 1
第一次在这里发帖时，如果之前有人问过这个问题，我很抱歉--我找不到适用的东西。
有没有一种方法可以将基础数据从Excel PivotTable读入Pandas数据框架？几年来，我一直有一个Excel宏，它可以下载几个Auto_Open文件并双击"Grand Total“行，以便提取所有数据，这些数据最终会导入到数据库中。这是因为源数据的所有者拒绝授予对数据库本身的访问权限。
这个宏从来都不是理想的场景，我们需要尽快将它移到更好的方法。我有丰富的SQL知识，但直到最近才开始学习Python。
我已经能够使用OpenPyXl读取工作表，但在默认情况下，这些文件不包含单独工作表上的源数据--
浏览 0提问于2019-12-13得票数 3
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5回答
我使用的是Pandas 0.10.1
考虑这个Dataframe：
Date State City SalesToday SalesMTD SalesYTD
20130320 stA ctA 20 400 1000
20130320 stA ctB 30 500 1100
20130320 stB ctC 10 500 900
20130320 stB ctD
浏览 2提问于2013-03-22得票数 44
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我有下面的电火花代码。在循环中的每一次迭代中，我过滤掉H列中带有特定字符串的所有行，然后计算G列上的一些聚合统计数据(结果为3个值)。我希望将所有的汇总计数保存在一个表中(行: CM、NCM、FP；列: POP、POP N、POP SN、POP QP)。
from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import numpy as np
import pyspark.sql.functions as F
spark = SparkSession.builder.master("local").appName(
浏览 0提问于2018-10-28得票数 0
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Pythonic/pandas在pandas中对列中的“级别”进行排序的方式是什么，以便在条形图中给出条形图的特定顺序。
例如，给定：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'group': ['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a',
'b', 'b', 'b', 'b', 'b',
浏览 2提问于2014-03-25得票数 27
回答已采纳
import pandas
link = 'https://raw.githubusercontent.com/dvanderelst-python-class/python-class/spring2021/assignment_data/young_people_survey.csv'
data = pandas.read_csv(link,index_col=0)
grp = data.groupby(['Gender','Smoking','Healthy eating'])
mns = grp.mean()
mn
浏览 1提问于2021-03-24得票数 0
2回答
我正在尝试折叠数据帧中的行，该数据帧包含一列ID数据和多个列，每个列包含一个不同的字符串。看起来groupby是解决方案，但它似乎倾向于在组上执行一些数字函数-我只想保留文本。这就是我得到的..。
我有一个表格的数据框架：
index ID apples pears oranges
0 101 oranges
1 134 apples
2 576 pears
3 837 apples
4 576
浏览 0提问于2017-04-20得票数 10
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我正在寻找一种节能型和大流行(来自熊猫，双关不打算=)的方式，将数据中的一些行转换成新的列。
我的数据有以下格式：
dof foo bar qux
idxA idxB
100 101 1 10 30 50
101 2 11 31 51
101 3 12 32 52
102 1 13 33 53
102 2 14 34 54
102 3 15 35 55
20
浏览 0提问于2020-06-02得票数 2
我有(举个例子)这个DataFrame： COLUMN1 COLUMN2 VALUE
0 0102 1020 1
1 0102 1220 8
2 0102 1210 2
3 0103 1020 1
4 0103 1210 3
5 0103 1222 8
6 0104 1020 3
7 0104 1120 2 (实际上，它有大约9000行长。) 在此基础上，我创建了数据透视表，其中的索引是COLUMN1，列是COLU
浏览 72提问于2020-03-21得票数 3
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2回答
我有一个数据集，其中包含三种动物的摄食数据，包括动物的标签I (1,2,3)，在每次“用餐”时给出的饲料类型(A，B)和数量(kg)：
Animal FeedType Amount(kg)
Animal1 A 10
Animal2 B 7
Animal3 A 4
Animal2 A 2
Animal1 B 5
Animal2 B 6
Animal3 A 2
在基R中，我可以很容易地输出下面有unique('Ani
浏览 0提问于2014-01-03得票数 7
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Num Year 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
111 2009 0 0 667 584 343 245 0 0 231 742 0 482
111 2010 0 10 624 4 143 445 20 991 0 742 0 482
112 2008 .....
数据集如下所示。Num，Year :Dataframe中的多索引(Pandas)
并且期望的输出是使用group by Num将列的数据从1缩放到12。因此，我只能用相同的'Num‘来比较每一年的使用情况(每
浏览 9提问于2019-07-31得票数 0
回答已采纳
2回答
将3列数据帧转换为矩阵
、、、
我有一个dataframe df，例如： A = [["John", "Sunday", 6], ["John", "Monday", 3], ["John", "Tuesday", 2], ["Mary", "Sunday", 6], ["Mary", "Monday", 4], ["Mary", "Tuesday", 7]]
df = pandas.DataFrame(A, columns=[&#
浏览 22提问于2019-01-05得票数 6
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下面的代码成功地从数据透视表创建了一个电子表格：
pivot_table_name.to_excel('spreadsheet_file_name.xlsx')
但现在我需要能够创建多个选项卡。其他帖子建议使用这样的代码：
for row in dataframe_to_rows('table_name', index=False, header=True):
ws.append(row)
但这是针对“普通”表/数据帧的，即不旋转，所以如果我尝试，我当然会得到预期的结果：
AttributeError: 'str' object has
浏览 0提问于2020-08-06得票数 0
我正在迭代一个pandas dataframe (df)，并将分数添加到包含python列表(分数)的字典中：
for index, row in df.iterrows():
scores[row["key"]][row["pos"]] = scores[row["key"]][row["pos"]] + row["score"]
分数字典最初不为空。数据帧非常大，这个循环需要很长时间。有没有办法在没有循环的情况下做到这一点，或者用其他方式加快速度呢？
浏览 14提问于2021-05-31得票数 3
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我想让数据透视表选项“更新时自动调整列宽”默认为未勾选。
有没有办法做到这一点？
浏览 16提问于2016-08-10得票数 0
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我从spark数组“df_spark”开始： from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import numpy as np
import pyspark.sql.functions as F
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("Word Count").config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()
np
浏览 19提问于2018-12-16得票数 3
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有没有一种简单的方法从matlab的table中制作数据透视表？像Excel一样，还是Python中的pandas.pivot_table？我在文件交换上找到了，但它不适用于tables。
下面是一个示例，假设我有一个表t
name value
_____ _____
'Foo' 0
'Bar' -1
'Bar' 5
'Foo' 1
我想使用@sum函数在name列上进行聚合，以获得：
name sum_of_value
_____ _______
浏览 0提问于2016-02-19得票数 6
1回答
我有以下潘达斯的数据：
import pandas
df = pandas.DataFrame({'Status': ['Draft',
'Active','Completed','Completed', 'Draft', 'Active'], 'Region':
['Europe','Europe', 'Asia','Australia', 'Asia', 'A
浏览 0提问于2018-06-11得票数 0
回答已采纳
在Python 3和pandas中，我有数据帧： comps.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 62679 entries, 0 to 62678
Data columns (total 39 columns):
cnpj 62679 non-null object
razao_social 62679 non-null object
nome_fantasia 3
浏览 26提问于2020-01-22得票数 0
回答已采纳
1回答
火花数据透视字串
、、
基本上，我有一个包含英语句子的dataframe列(字符串类型)。我的目标是创建一个支点表(按用户ids分组)，该表将单词作为列，并将其算作条目。问题是如果你做了这样的事
myDataframe.groupBy(col("user")).pivot(col("sentences")).count()
在“句子”是包含英语句子的列的名称时，你将计算句子而不是单个单词。有没有办法计算句子中的单个单词，而不仅仅是句子本身？空白标记化很好。
浏览 3提问于2017-09-05得票数 1
回答已采纳
1回答
键错误-在旋转数据时出错
、、、
我正在尝试枢轴的数据，如下所示。
twt=DataFrame(time_weekday_tip.groupby(["weekday", "time_hour"])["Tip_amount"].mean())
twt.reset_index()
print (twt.columns.tolist())
twt.columns = twt.columns.str.strip()
twt.pivot(index='time_hour', columns='weekday', values='Tip_amount&
浏览 2提问于2017-04-21得票数 1
回答已采纳
我刚刚开始学习pivot_table()，我想知道Pandas函数和Pandas函数之间有什么不同。有人能帮我理解它们之间的区别吗？如果能帮上忙，我们将不胜感激。
浏览 3提问于2016-01-10得票数 86
回答已采纳
2回答
TL；博士
如何很好地编写涉及许多操作(如groupby()、unstack()或apply() )的长聚合？
示例
假设您有一个DataFrame()，其中包含n_events = 10不同事件的n_sales = 1000门票销售，如
import pandas as pd
import numpy as np
sales = pd.DataFrame({
'Event': np.random.choice(range(n_events), n_sales),
'Time': np.random.rand(n_sales)})
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浏览 5提问于2015-04-17得票数 2
2回答
下面的代码生成一个虚拟数据文件：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
'user_id': [1,2,3,1,1],
'account_type': ['google','facebook','apple','facebook','google'],
'activated': ['y','pending','n',&#
浏览 6提问于2021-05-28得票数 0
回答已采纳
案例:我的脚本返回一个枢轴表，但它不能正确地得到最大老化天数。例如，CELOVIS应该是12天的最大老化，但我一直得到1。
代码：
import pandas as pd
from collections import Counter
data = pd.read_csv("my_problem.csv")
def pivot_table(df):
df_count = Counter(df['Supplier Name'])
courier_count = pd.DataFrame(df_count.items(), columns=[
浏览 8提问于2022-11-28得票数 0
回答已采纳
10回答
我使用Pandas作为数据库的替代品，因为我有多个数据库(、等)，并且我不能为SQL等效项创建一系列命令。
我在DataFrame中加载了一个表，其中包含一些列：
YEARMONTH, CLIENTCODE, SIZE, etc., etc.
在SQL中，要计算每年不同客户端的数量，应为：
SELECT count(distinct CLIENTCODE) FROM table GROUP BY YEARMONTH;
结果将会是
201301 5000
201302 13245
我如何在Pandas中做到这一点呢？
浏览 11提问于2013-03-14得票数 350
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我有一个python pandas表，如下所示：
class | id
_____________________
A 12311894945
A 12311760566
A 12311433981
A 12299990440
A 12291758744
B 12311894945
B 12311760566
B 12311433981
B 12299990440
B 12291758744
C 1229
浏览 0提问于2021-03-05得票数 3
1回答
我有一只熊猫DataFrame (名为"df1")，它的结构如下(尽管我有很多个月的每日数据)：
date WeightedReturn
0 15/07/2015 0.005128
1 15/07/2015 0.002844
2 15/07/2015 0.003055
3 15/07/2015 -0.001481
4 15/07/2015 -0.000741
5 15/07/2015 -0.000741
6 16/07/2015
浏览 2提问于2015-10-11得票数 1
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我有以下数据：
id hours class
1 67.91 V
1 65.56 V
1 51.14 V
1 41.51 V
1 33.55 V
1 26.45 G
1 26.09 V
1 25.77 G
1 25.50 P
1 25.13 G
1 24.49 P
1 21.88 B
1 18.57 V
1 17.90 B
...
18 92.2
浏览 0提问于2018-01-05得票数 1
我正在尝试根据数字3位ID (101,234,531,232)聚合pandas序列中的数据，我想找到一种方法来创建一个序列，其中所有值的计数都在数百(100 : 1,200: 2,500 : 1)的范围内。有没有办法使用numpy/pandas函数来实现这一点，而不是仅仅迭代序列并逐个计算每个值？
浏览 17提问于2019-01-23得票数 0
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