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我有一个由子句创建的pandas数据帧：df = pd.DataFrame({'A':[29,31,48,51,66,64,68], 'B':[1.2,1.7,1.1,0.9,1.3,1.2,1.5]A B1 31 1.73 51 0.95 64 1.23 51 0.9 2.05 64 1
浏览 6提问于2019-12-27得票数 0
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给定一个列为"a“、"b”和"value“的数据，我想从每一对数据行("a”、"b")中抽取N行。在python大熊猫中，使用以下语法很容易做到这一点：df.groupby(["a", "b"]).sample(n=10)using DataFrames, StatsBase
combine(groupby(df, [:a, :
浏览 2提问于2021-06-12得票数 2
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我试图按列对数据进行分组，并根据该分组获得“已批准”或“未批准”的总值，但没有成功。21 | 1 22 | 1 我想要的输出
浏览 1提问于2018-12-01得票数 2
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下面是一个更复杂的例子。但是，如果我groupby(['X', 'Y']).sum()我希望它看起来像：我在想虫子。还有别的解释吗？
熊猫正试图重铸为原始的D型。如果@unutbu是正确的，那么这些和应该是1和0，并且可以传递给bool，因此我们应该看到bool
果然..。bool
但如果流程相同，但<
浏览 1提问于2016-07-26得票数 17
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熊猫群应用函数计算大于零的值df.groupby('group')['a'].agg({'mean' : np.mean, 'std' : np.std})我还想在同一列'a‘中计算高于零的值。下面一行是我想要的计数，但
浏览 3提问于2014-03-30得票数 15
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我希望通过在Seaborn (即媒体、四分位数)中生成的盒图来获得特定的值。例如，在下面的框图中(来源：)，是否有任何方法可以获得媒体和四分位数，而不是手动估计？
浏览 3提问于2016-01-15得票数 4
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12 1 1 04 1 0 1
ID col1我只知道如何计算dataframe熊猫的零值，如下所示：
df.groupby('col1')['col
浏览 2提问于2020-01-06得票数 0
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熊猫数据
、、、
我得到了一个大型的dataframe，其中每一列都有不同的开始日期，因此我使用了填充nan来用0(而不是nan值)插入dataframe中的漏洞。但是，当我试图规范化数据时，平均值和std函数都会给出nan值。我运行isna().values.any()来查看是否遗漏了什么，但结果却是错误的。我试着把它修改为0，就像我读一些可能有用的地方一样。最后，我还检查了
浏览 1提问于2020-03-29得票数 1
我现在的熊猫资料如下：我希望从上面的熊猫数据中选择每个ID的最大绝对值2，如下所示：df.sort_values(by='Values', key=abs,ascending=False)df.sort_values('Values',key=abs,ascending=False).groupby('ID')
也是。他们都没有给我上面的输出。此
浏览 5提问于2022-08-11得票数 0
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然后，我将从查询的结果中创建一个numpy数组，并为索引目的找到要迭代的唯一值(滴答)：import numpy as npdictt = {}d = 0
for i in x_unique31.47353363, 30.89731344, 31.02536237, ..., 7
浏览 1提问于2020-02-05得票数 0
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在我的熊猫数据表中，我想访问status列并计算值Fail出现的次数。我正在尝试实现一个groupby方法，以查看失败的数量，但我在图片中得到了一个奇怪的输出：
浏览 0提问于2020-07-14得票数 1
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组为非连续值的列表
、、、
110 K 21 : [A, B, C]2: [ F; G]2: [ J,K]
因此，它必须捕捉元素在外观上的差异到目前为止，我已经能够完成正常的groupby，df.groupby("col2")["col1"].apply(list)，但这是不正确的。
浏览 1提问于2021-01-28得票数 2
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我读过很多关于在python中使用大熊猫索引的问题和答案，但我无法想出如何有条件地返回列。0,0,1],[0,0,0]], columns=['a','b','c'])0 0 1 12 0 0 0我如何要求熊猫</
浏览 2提问于2015-08-31得票数 1
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我有一个包含" action“、"Filt”和"Val“列的dataframe，这些列度量了过滤操作的结果错误。我要计算每个"Action“和"Filt”的平均误差。目前，我通过迭代"Action“和"Filt”的每一个组合来实现这一点。但是，恐怕切片所花费的时间比我想要的要多。filt, mean_val))
mean_err = pd.DataFrame(mean_vals, columns=("Ac
浏览 0提问于2017-06-19得票数 2
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我需要帮助来执行一个复杂的"NaN替换“在我的数据。import randomimport pandas as pd
data = {'Region': [1,1,1,2,2,2,1,2,2,2,2,1,1,1,2,1值替换为同一国家和地区的</
浏览 3提问于2020-11-22得票数 2
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我正在运行一个手册(我写了一个函数) std dev与numpy的内置。我查了一下，numpy默认使用ddof=0。如果我使用: np.std(ddof=1)，它会错误地指出我缺少所需的位置
浏览 18提问于2020-03-12得票数 0
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我有一个星星之火DataFrame，我想在groupby之后为一个变量计算唯一值的数量。在熊猫中，我可以从以下网址获得：df.groupby('UserName').apply(lambda x: x['Server'].nunique())
如果df是一个pyspark，我如何才能得到相同的结果
浏览 4提问于2017-11-08得票数 4
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我如何才能将这个数据帧分割成这样的方式，使观测的数量现在是总数的30% (601)，但在label中的比率保持不变？我尝试了以下方法：df = df.groupby('label').apply(lambda x: x.sample(frac=0.3, random_state=1).reset_index(drop这使得label的比率确实保持不变。但是，它返回一种奇怪的索引格式：
var1
浏览 4提问于2021-05-04得票数 0
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