我有一个如下的DF： value name A Steven B Steven
浏览 28提问于2020-08-31得票数 0
给定此数据帧：df=pd.DataFrame({"Name":["A","A","B"]})
df['Name'].value_counts().reset_index().rename(columns={'index':&
浏览 1提问于2020-05-29得票数 1
但这一次，我想过滤一个数据，保留列中有两个以上相同条目的所有行。对于确切的两列，我使用：df1 = df[df['group'].map(df['group'].value_counts()).eq(2)]和group是条目所在的列。所以我在寻找：
df1 = df[df['group'].map(df['group</e
浏览 3提问于2020-07-09得票数 2
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连接合并数据库中的列
、、、、
我想添加2列的单个数据框。数据帧是两个单个数据帧的结果。(请参阅DATA.HEAD)，它是activity_gur和activity的总和。因此，在数据头的右侧将添加一个名为activities的新列。例如，此列将具有25281+25786=51067形式的向下爬升活动。因此，在活动列的第0行，将描述该活动向下爬升的任意多个行。当我编写df“ac
浏览 12提问于2020-01-20得票数 2
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现在我想要计算每个y的所有值x，举个例子：，对于每个州，我想要计算城市的数量。我尝试过这样的方法，但我知道这不是正确的语法，但我不知道如何正确使用它：有人能告诉我怎么做才对吗
浏览 0提问于2017-01-12得票数 0
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对于给定的列，熊猫的value_counts()函数计算该列所使用的每个值的出现次数。另一方面，unique()函数返回至少发生一次的唯一值。df["class"].unique()array(['p', 'e'], dtype=obje
浏览 10提问于2022-04-14得票数 1
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我有一个有兴趣变量的数据(分类，这里是Yes，No等等)和一个分组变量(见下文)：import numpy as npgroup Response
A Other
浏览 5提问于2019-03-02得票数 1
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我有一个很大的df。groupby在两列上，我在第三列上有一个value_counts。到目前为止一切顺利： df_group_chir = df_chir.groupby(['Spec','Year'])['type'].value_counts() 这将提供所需的结果：下面的代码也显示了1列： df_group_chir.columns
Index(['type
浏览 28提问于2020-09-17得票数 0
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我的数据框中的列是调查问题，行是回答。独特的反应选项是(1 -强烈不同意，2-不同意，3-中立，4-同意，5-强烈同意)。行包含所有的受访者选择，理想情况下，我希望列是唯一的回答选择，每个问题有多少人选择了该回答，行是每个问题的总和。尝试转置，成功地使问题行，但现在我有100个唯一的“行”为每个回答
最终目标是按问题分组，并在每个问题下提供回答选项，并将列作为每个回答
浏览 0提问于2019-10-16得票数 1
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在对Pandas DataFrame进行排序和分组之后，如果顶部行字段为NULL，则希望从较低的行中检索值：df = pandas.DataFrame({'ENr':Rnk StA Val0 EDFT2Z 1 None abc \3 EDFT2Z 4 F jkl
浏览 10提问于2022-06-08得票数 0
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AAA CCC我需要计算按GROUP_1、GROUP_2和GROUP_3按REGION分组的值的唯一出现次数(实际数据集中GROUP_列的数量为50 )。对于上面的例子，结果应该是：Reg1 1 2
浏览 2提问于2017-01-03得票数 2
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我有一个名为df的数据帧，它有一个名为date的列，其中有许多日期不是唯一的。我想创建另一个包含两列的dataframe :一列名为date，另一列名为count，对于每个日期，我想知道它被重复了多少次。我使用了像这样的date_count=df['date'].value_counts()方法value_counts，它返回一个以数据作为索引
浏览 10提问于2020-04-07得票数 0
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这是我的DataFrame：------------- 2 ac bc cd b 4 ad cd ae bgrp = df.groupby('c')
vc1 = grp['b1'].v
浏览 4提问于2014-05-17得票数 0
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我目前正在努力编制一份拖欠成员和附属机构的款项清单。WHERE id = member) AS paypal statistics date BETWEEN '04/01/2019' and '04/31/2019' member
对于member、payment和paypal，我得到了正确的结果。但是，aff_earnings将返回</e
浏览 0提问于2019-04-11得票数 0
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所有数据均来自2017年、2018年和2019年。专栏: spoedelectief可以有两个值:一个用于紧急情况，另一个用于非紧急病人。在荷兰，紧急情况被称为Spoed。从dataframe我想要(可视化的数量的紧急和非紧急情况每年)一个新的数据。但我被困住了。一些代码；
test = df_new.groupby(df_new['operatiejaar'])['spoedelectief'].value_counts().sort_index
浏览 3提问于2020-12-07得票数 1
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我有一个VARCHAR(10)列，其中值可以存储为'Abxxx‘和'abxxx’只读访问。SELECTFROMGROUP BY
Co
浏览 2提问于2014-10-22得票数 0
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cols = ['date_crawled', 'ad_created', 'last_seen'] autos[cols].value_counts(normalize我想在三列中的每一列上执行以下操作： {.value_counts(normalize=True, dropna=False).describe()} 编辑；从多人编译的解决方案 cols = ['date_cr
浏览 19提问于2020-02-01得票数 0
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我正在尝试创建一个列，其中包含以下格式的dataframe (多于2个cols)中每对列值的出现次数。：
到目前为止，我已经获得了对计数，但是不确定如何在我现有的DF...also中以新列的形式准确地存储这些数据，由于某些原因，df和count的大小不相同。
感谢任何和所有的线索谢谢！'Name']).agg('sum')['Counter&#
浏览 0提问于2020-09-01得票数 0
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使用来自Kaggle 的葡萄酒评论数据。我能够使用value_counts()按品种返回发生次数然而，我正试图找到一种快速的方法，将结果限制在有不止一个事件的品种及其数量上。尝试df.loc[df['variety'].value_counts()>1].value_counts()和df['variety'].loc[df['variety'].v
浏览 1提问于2018-05-09得票数 4
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