GroupBy中子类别的Pandas频率
在Pandas中，GroupBy是一种功能强大的操作，用于将数据集按照指定的列或条件进行分组，并对每个分组进行聚合操作。在GroupBy中，可以使用子类别来计算Pandas频率。
子类别是指在数据集中的某一列中，根据特定的条件或规则将数据进行细分的子集。通过使用GroupBy和子类别，可以对数据集中的子集进行频率计算，即计算每个子类别出现的次数或占比。
以下是一个完善且全面的答案示例：
概念： 在Pandas中，GroupBy是一种按照指定的列或条件对数据集进行分组的操作。子类别是指在数据集中的某一列中，根据特定的条件或规则将数据进行细分的子集。
分类： 子类别的分类取决于数据集中的列的类型。例如，如果数据集中有一个"类别"列，可以将其作为子类别进行分组。
优势： 使用子类别进行GroupBy操作可以帮助我们更好地理解数据集中不同子集的特征和分布情况。通过计算频率，我们可以了解每个子类别的出现次数或占比，从而得出一些有关数据集的洞察。
应用场景： 子类别的频率计算在数据分析和数据挖掘中非常常见。它可以用于探索性数据分析、特征工程、数据可视化等领域。例如，在销售数据中，可以使用子类别的频率计算来了解每个产品类别的销售情况。
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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
总结： 在Pandas中，GroupBy中子类别的频率计算是一种常见的数据分析操作，可以帮助我们了解数据集中不同子集的特征和分布情况。通过使用腾讯云提供的相关产品和服务，可以更好地支持云计算领域的开发和运维工作。
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我希望获得一个SQL查询字符串输出，它使用groupby从Pandas DataFrame列接受WHERE子句中的多个参数。做这件事最好的方法是什么？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Contact Name':['John Doe','John Doe','Jane Doe','Jim Doe','Jim Doe'],
'Email Address': ['john.doe@gmail.com',&
浏览 1提问于2019-01-02得票数 0
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我想要统计csv数据在我电脑中的数值频率。我试过这段代码：
import pandas as pd
data = pd.read_csv("C:/address.csv")
df=pd.DataFrame(data==data)
df.apply(pd.value_counts)
我试着使用'value_counts‘，但我不知道如何应用它。
我想要的结果是一行“number(从1到50)：n次”
我希望我能解决这个问题。谢谢。
浏览 0提问于2017-12-05得票数 0
2回答
我有一个像这样的熊猫数据框架： Year Winner
4 1954 Germany
9 1974 Germany
13 1990 Germany
19 2014 Germany
5 1958 Brazil
6 1962 Brazil
8 1970 Brazil
14 1994 Brazil
16 2002 Brazil 如何绘制列优胜者的频率计数，使y轴有频率，x轴有国家名称？ 我试过了： import numpy as np
import pandas as pd
df.groupby('Winner'
浏览 20提问于2018-12-28得票数 14
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3回答
我有一个这样的数据帧：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
df = pd.DataFrame({'category': list('XYZXY'), 'B': range(5,10),'sex': list('mfmff')})
我想从“类别”栏中绘制基于类别的男性或女性的性别计数。
我试过了：
df.groupby(['category','s
浏览 5提问于2019-01-02得票数 15
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2回答
我正在尝试获取最接近多个独立类别的查询时间戳的数据点()：
dt = pd.to_datetime(dt)
df_output = list()
for category in df.category.unique():
df_temp = df[df.category == category]
i = df_temp.index.get_loc(dt, method='nearest')
latest = df_temp.iloc[i]
df_output.append(latest)
pd.DataFrame(df_output)
这种方法
浏览 29提问于2018-01-02得票数 0
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我有一个问题。我想将dataframe转换为基于类别的元组列表。请看下面的简单代码： data = {'product_id': ['5', '7', '8', '5', '30'], 'id_customer': ['1', '1', '1', '3', '3']}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
#desired output is:
result = [(&#
浏览 32提问于2021-10-11得票数 1
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我有以下df DataFrame (pandas)：
attribute
2017-01-01 a
2017-01-01 a
2017-01-05 b
2017-02-01 a
2017-02-10 a
其中第一列是一个非唯一的datetime索引，我想每周计算a和b的数量。如果我尝试df.attribute.resample('W').count()，会有一个错误，因为重复的条目。
我能怎么做呢？
浏览 3提问于2017-10-08得票数 3
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我有一个像这样的字典列表：
sample = [
{'title': title, 'description': description, 'category': category, 'URLS': [1, 3, 4]},
{'title': title, 'description': description, 'category': category, 'URLS': [1, 3, 4, 5, 6, 7]},
{'title'
浏览 15提问于2019-08-12得票数 1
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2回答
我有一个Pandas DataFrame，我想要按某个列进行分组。然后，我想对这个分组的数据帧做一个散点图。然而，如果我这样做了，我会得到一个错误，因为我分组的列是无法识别的。 # Data loading, processing and for more
import pandas as pd
import numpy as np
# Visualization
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# set seaborn style because it prettier
sns.set()
df = pd.D
浏览 27提问于2020-12-17得票数 0
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使用蟒蛇熊猫(但开放给任何其他解决方案)，我想增加一个样本DataFrame，同时保持最后的日期从我的输入文件。DataFrame.resample的默认工作方式是计算一个月的最后一天。以下是我的例子：
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> begin = pd.datetime(2013,1,1)
>>> end = pd.datetime(2013,2,20)
>>> dtrange = pd.date_range(begin, end,
浏览 2提问于2013-12-16得票数 0
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1回答
提前感谢您的任何意见……
我正在尝试将一些温度读数组合在一起，这样我就可以比较两组读数。下面我试着做一分钟，但如果是一个小时也没关系。
数据看起来没问题，只是不能正确地分组。它只是列出了所有的温度读数(每分钟许多)。
数据在这里：
“date_time”是datetime列
'tempC‘是温度列
from pandas.io.json import json_normalize
import datetime as dt
import numpy as np
with open('/home/data.json')
as f:
data = json.loa
浏览 0提问于2018-03-22得票数 0
2回答
我想数数阵列的频率。我读过这个，我正在使用DataFrame并得到了一个系列。
>>> a = np.array([1, 1, 5, 0, 1, 2, 2, 0, 1, 4])
>>> df = pd.DataFrame(a, columns=['a'])
>>> b = df.groupby('a').size()
>>> b
a
0 2
1 4
2 2
4 1
5 1
dtype: int64
>>> b.iloc[:,-1]
当我试图得到
浏览 0提问于2019-04-06得票数 1
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我有一个填充了实数和类别的pandas DataFrame，但其中有一些NaN值。
如何将nans替换为分组类别的均值或中位数？
A B
0 model 2 0.979728
1 model 1 0.912674
2 model 2 0.540679
3 model 1 2.027325
4 model 2 NaN
5 model 1 NaN
6 model 3 -0.612343
7 model 1 1.033826
8 model 1 1.0250
浏览 2提问于2018-11-16得票数 1
2回答
我的pandas_df中有两列。类别和金额。我的数据如下所示：
category amount
home 20
home 10
fashion 20
fashion 10
celebrity 30
celebrity 40
我想对category列进行分组并获得每个类别的总和。我还需要知道每个类别的百分比。
预期输出：home 30 - 23% etc
我的代码：
dict(df.groupby(['category'])['am
浏览 15提问于2020-08-04得票数 1
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2回答
我正在尝试在pandas df中对值进行分组。具体来说，我每15分钟返回一次值。我可以使用以下方法来完成这个任务。但是我希望每15分钟返回一段值，即使值没有出现在df中。对于这些段，我将生成一个ffill()，其中以前的值将分配给该段。
import pandas as pd
d = ({
'Time' : ['0/1/1900 8:00:00','0/1/1900 9:59:00','0/1/1900 10:00:00','0/1/1900 12:29:00','0/1/1900 12:30:0
浏览 1提问于2019-03-29得票数 3
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我有一个这样的数据集
Category Date Score_1 Score_2 Level
A 1/1/2020 130 145 Excellent
A 1/5/2020 145 148 Excellent
C 1/2/2020 107 109 Need-Improvement
B 1/1/2020 125 128 Good
C 1/7/2020 105 10
浏览 0提问于2021-01-03得票数 1
1回答
我在使用Pandas和Pyplot制作条形图时遇到了问题。我正在尝试使用柱状图的平均值作为条形图的y轴/条形高度，其中x轴是每个性别的条形图。 我可以通过调用以性别为x的列来绘制正确显示性别的条形图，但是当我仅调用以费用为y的列时，绘图失败。当我调用height列的df.mean()时，条形图显示在相同的高度(height的总平均值)。 我想要做的是得到该性别的门槛高度=票价的平均值。 import pandas as pd # import pandas package (install via settings first)
浏览 25提问于2021-01-28得票数 1
回答已采纳
标准化是为整个colum完成的，但是我们如何在Pandas Dataframe中进行基于类别的规范化。
例如，给定的数据具有ID、Std、高度。ID是标识学生的唯一号码。性病是类别，PreK ,1,2，..so自己。如果我们标准化高度，它将是不可知的Std列。它将考虑最小和最大的完整的高度列。
相反，我们怎么能有标准的高度值，其中最小和最大分别取每个Std。
浏览 2提问于2020-02-29得票数 0
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我想要在推文数据集中找到不同语言的频率。我最终只想使用英语的tweet，但也想找出其他语言的频率。 我已经使用langdetect检测到了数据集中推文的语言，现在我想统计每种语言的出现频率。这是我用来检测语言的代码： from langdetect import detect
import pandas as pd
data_path = "./output_1.csv"
df = pd.read_csv(data_path, index_col=0)
for index, row in df.iterrows():
print(detect(row[&#
浏览 12提问于2019-01-15得票数 2
1回答
我在不同的文件中有多个时间序列，我知道Pandas可以推断出每个文件的DateTimeIndex频率：
pd.infer_freq(data.index)
有没有一种编程方法可以从一般文件中获得每年的大致频率。例如：
'M' -> 12
'BM' -> 12
'B' -> 252
'D' -> 365
浏览 33提问于2021-02-09得票数 1
II目前有一个很大的.csv，有200万行。我在csv中读过，只有2列，数字和时间戳(在unix中)。我的目标是每天获取最后和最大的数字(例如。1/1/2021、1/2/2021等)
我已经将unix转换为datetime，并使用了df.groupby(“时间戳”).tail(1)，但仍然无法每天返回最后一行。我是不是用错了群人？
import pandas as pd
def main():
df = pd.read_csv('blocks.csv', usecols=['number', 'timestamp']
浏览 11提问于2022-04-04得票数 1
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1回答
import pandas as pd
import numpy as np
from nsepy import get_history
import datetime as dt
start = dt.datetime(2015, 1, 1)
end = dt.datetime.today()
infy = get_history(symbol='INFY', start = start, end = end)
infy.index = pd.to_datetime(infy.index)
infy.head()
infy_volume = infy.groupby(in
浏览 0提问于2018-09-15得票数 2
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2回答
我想知道如何通过Python计算特定类别的平均值？我有一个名为demo.csv的csv文件
import pandas as pd
import numpy as np
#loading the data into data frame
X = pd.read_csv('demo.csv')
感兴趣的两列是Category和Totals列：
Category Totals estimates
2 2777 0.43
4 1003 0.26
4 3473 0.65
4 2638 0.17
1 2855 0.74
0 21
浏览 1提问于2016-07-30得票数 1
回答已采纳
在Python-pandas.DataFrame.groupby(by=ndarray/list，axis=1，level=1)中，这种调用形式会引发一个错误。对于by=np.array()，出现了一个错误，即TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable。而对于by=list，则出现了一个Keyerror。
请看下面的示例代码-
import numpy as np
import pandas as pd
columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['US', 'US&
浏览 1提问于2021-02-07得票数 1
我刚刚学到了pandas，认为它将使我能够很好地在python中进行数据分析。现在我有了以下形式的pandas数据框架：
pandas.DataFrame({"p1": [1, 1, 2, 2, 3, 3]*2,
"p2": [1]*6+[2]*6,
"run": [1, 2]*6,
"result": xrange(12)})
p1 p2 result run
0 1 1 0 1
浏览 1提问于2012-11-28得票数 4
回答已采纳
我有一个包含I和代码的pandas数据帧，它们的类型是list： df = pd.DataFrame({'ID': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4], 'Code': [['A', 'B'], ['A', 'B'], ['A', 'B', 'C'],
['A'], ['A'], ['A', 'C'], ['D', &
浏览 27提问于2020-11-24得票数 0
2回答
我有数据，有员工，和他们的水平。
import pandas as pd
d = {'employees': ["John", "Jamie", "Ann", "Jane", "Kim", "Steve"], 'Level': ["A/Ba", "C/A", "A", "C", "Ba/C", "D"]}
df = pd.DataFrame(data=d)
如何添加一个新
浏览 10提问于2022-01-30得票数 2
回答已采纳
(使用Python 3.4.3)这是我想要做的:我有一个字典，其中键是字符串，值是字符串在文件中出现的次数。我需要输出出现频率最高的字符串及其频率(如果出现频率最高的字符串，则输出所有出现频率最高的字符串)。
我曾经尝试过使用OrderedDict。我可以很好地创建它，但我很难让它输出最频繁出现的内容。我可以继续尝试，但我不确定我是否真的应该使用OrderedDict，因为一旦确定并输出最频繁的字符串及其频率，我就再也不需要实际的OrderedDict了。一位同学推荐了一个有序列表，但我不知道如何保持键和值之间的链接。
OrderedDict是我想要做的最好的工具吗，还是有别的什么呢？如果是，
浏览 1提问于2015-08-27得票数 0
我有一个pandas dataframe，它根据两列(A和B)包含重复的值：
A B C
1 2 1
1 2 4
2 7 1
3 4 0
3 4 8
我希望删除重复项，并将最大值行保留在列C中。这将导致：
A B C
1 2 4
2 7 1
3 4 8
我想不出该怎么做。我是不是应该用drop_duplicates()或者别的什么？
浏览 162提问于2015-08-19得票数 75
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1回答
我想知道是否有可能为对象实现熊猫api访问器(作为GroupBy )。
使用以下代码，我可以将访问器应用于组项：
import pandas as pd
import numpy as np
@pd.api.extensions.register_dataframe_accessor("geo")
class GeoAccessor:
def __init__(self, pandas_obj):
self._obj = pandas_obj
@property
def center(self):
# return t
浏览 4提问于2021-11-05得票数 1
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1回答
我试图通过获取所有像素并保存在Colors列表中，来计算给定图像的最佳调色板(对于gif，最多256种颜色)。
var bmp = new WriteableBitmap(bitmapSource);
bmp.Lock();
int stride = bmp.PixelWidth * 4;
int size = bmp.PixelHeight * stride;
var imgData = new byte[size];
//int index = y * stride + 4 * x; //To acess a specific pixel.
Marshal.Copy(bmp.BackB
浏览 1提问于2016-03-29得票数 2
回答已采纳
我必须根据该级别的行数来计算MultiIndex DataFrame的平均值。
基本上，我必须对最后一列中的值求和，然后除以每个SKU_ID索引的每月行数，从而求出这些值的平均值。我如何在Pandas中继续？谢谢
浏览 0提问于2019-04-04得票数 0
你好，我有如下数据：
import pandas as pd
import numpy as np
将数据加载到数据帧中
X = pd.read_csv('demo.csv')
感兴趣的两栏是“类别”和“总计”栏：
Category Totals estimates
A 2777 0.43
B 1003 0.26
D NA 0.65
D 2638 0.17
B NA 0.74
C 2196 0.13
D 2630 0.91
A
浏览 2提问于2020-04-08得票数 0
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2回答
我正在使用一组实例比较一组八个算法(solver列)，每个实例针对每个算法和一个级别的参数D (从1到10)执行一次。因此，生成的数据框将如下所示：
instance D z solver
0 1000_ep0.0075 1 994 threatened
1 1000_ep0.0075 1 993 desc
2 1000_ep0.0075 1 994 degree
3 1000_ep0.0075 1 993 threatened_desc
浏览 0提问于2017-01-17得票数 3
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1回答
我正在使用一个pandas数据框架，并使用以下交叉表公式将结果制表： ct = pd.crosstab(index=[df['Gender'], df['Education'],df['MaritalStatus']],
columns=df['month'], normalize='columns').round(2) 交叉表的输出： ? 我不希望按整个列来计算百分比。相反，例如，对于第一行，我希望的输出是计算Level0级别的女性的百分
浏览 20提问于2021-10-11得票数 1
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假设我在熊猫中有一个包含因子的数据集，我有一个因子'A‘到'Z’，假设因子'A‘、'B’和'C‘有30个观测值，其余的只有5个。在这个数据框架中还有其他列，但我只关心这一列因素(让我们称之为factor1)。
我对熊猫使用什么操作来过滤这个数据框架，以便数据帧中唯一的行是那些有超过20个观察值的因素？如果我想要数据帧中factor1最受欢迎的前三大因素，我应该使用什么操作？
编辑:这是一组有限的代码
data = {'factor1':['A','A','A', 'B', &
浏览 1提问于2014-01-29得票数 0
回答已采纳
2回答
我有以下Pandas DataFrame：
# Create DataFrame
import pandas as pd
data = {'Menu Category': ['Appetizers', 'Appetizers', 'Appetizers', 'Mains', 'Mains',
'Mains', 'Desserts', 'Desserts', 'Desserts'],
'Menu
浏览 19提问于2022-03-04得票数 0
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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
回答已采纳
1回答
我有pandas数据框架的值，我想要标准化数据。具体地说，我希望每月对数据进行标准化。我认为我需要使用groupby和lambda函数，但是当我尝试这种方法时，我在输出上收到了NaNs。 import numpy as np
import pandas as pd
arr = pd.DataFrame(np.arange(1,21), columns=['Output'])
arr2 = pd.DataFrame(np.arange(10, 210, 10), columns=['Output2'])
index2 = pd.date_range('
浏览 25提问于2019-02-12得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个Dataframe，有两个这样的列:短语，所以每个短语都有一个特定的类别。我想要做的是遍历Dataframe并计算特定类别的所有单词。例如，让我们说这个类别是新闻。我想找到所有的词组与类别新闻和计数的单词，是使用的总数。
我希望有人能帮我。我使用Python和Pandas。
谢谢
浏览 10提问于2022-01-23得票数 0
我想要取一个pandas数据帧，按列计算唯一元素，并保留其中的2列。但是我在groupby之后得到了一个多索引数据帧，我不能(1)展平(2)只选择相关列。下面是我的代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'ID':[1,2,3,4,5,1],
'Ticker':['AA','BB','CC','DD','CC','BB'],
'Amount':[10,20,30,40,50,60],
'Date_
浏览 1提问于2018-09-14得票数 4
回答已采纳
1回答
我很抱歉，我查看了许多其他StackOverflow线程，但没有找到我正在寻找的线程。
我试图用熊猫来解决这个问题，但我不一定需要熊猫的解决方案。我创造了一只熊猫的资料：
df = pd.DataFrame({'Provider' : ['Prov1', 'Prov1', 'Prov1', 'Prov1', 'Prov2', 'Prov2', 'Prov2'],
'Field' : ['Chemistry'
浏览 1提问于2019-06-04得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在使用python 3 pandas。 我的数据框如下所示： import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.array([['eve', "A", True],['eve', 'C', True], ['nathan', 'B', False],['eve', 'C', True], ['eric', 'C', True],['eric',
浏览 18提问于2020-07-23得票数 1
回答已采纳
虽然有一些类似的问题，但我找不到对以下问题的直接答案。请注意，我来自R，对Pandas来说非常陌生。
假设我有一个Pandas dataframe df，它包含两列："measure“(具有3个级别的unicode)和"Airquality”(numpy.float64)。
我想创建名为"color“的第三列，它基于"Airquality”中的值。此外，我希望为每个级别的“度量”单独执行此操作。我已经成功地使用df.loc在"measure“上拆分了df。然后，我使用以下代码在每个df中分别计算“颜色”：
#calculate the maximum v
浏览 1提问于2017-01-25得票数 7
回答已采纳
1回答
如果我有一个时间序列的数据集，我想要估计一个分组时间序列中每天的天数，如图所示，并充当一个计数器：
在我的代码中还没有什么特别的，它只是读取数据并将时间和日期转换为
import pandas as pd
df = pd.read_csv('*file location and name*',sep=",")
df.head()
df['Date'] =pd.to_datetime(df['Date']+" "+df['Time'])
df.set_index('Date'
浏览 3提问于2018-12-04得票数 0
我经常有MultiIndex索引，我喜欢在更高级别的索引相等的组中迭代。它基本上看起来像是
from random import choice
import pandas as pd
N = 100
df = pd.DataFrame([choice([1, 2, 3]) for _ in range(N)],
columns=["A"],
index=pd.MultiIndex.from_tuples([(choice("ab"), choice("cd"), choice
浏览 2提问于2015-12-08得票数 8
我有以下数据：
disc_off_m4 form
NaN 1
NaN 1
Y 1
Y 1
NaN 0
N 1
N 1
NaN 0
N 0
Y 0
Y 1
其中，表单变量是目标变量。我想要计算1在每个级别的比例后，虚拟分类列disc_off_m4。
对生成的数据进行编码：
import pandas as pd
df_prop = pd.DataFrame({'disc_off_m4&#
浏览 0提问于2018-07-10得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个带有ID和类别的Pandas数据帧，以及后面的一些标志。当我运行以下代码时 df['category'].value_counts().tail(15) 我看到其中有十几种情况发生的次数不到7次。因此，我想从数据帧中删除包含这些类别的行。 我想运行这样的东西，但它给了我错误： df.drop(df[df.category.value_counts() < 7].index, inplace=True) IndexingError:作为索引器提供的不可对齐的布尔系列(布尔系列的索引和索引对象的索引不匹配)。 如何从数据帧中删除那些出现次数少于7次的行？ 谢谢你。
浏览 40提问于2021-03-01得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一只熊猫DataFrame，如下所示：
df = pandas.DataFrame({'A' : ['foo', 'foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', \
'bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'baz', 'baz'],\
&
浏览 1提问于2015-09-28得票数 2
回答已采纳
我是一个经验丰富的SAS程序员，我正在转换为Python/Pandas。在我的SAS工作中，我经常使用PROC SUMMARY来创建汇总的数据文件，随后我可以使用这些文件在SAS程序的后续步骤中与其他文件合并。SAS中的PROC摘要过程非常强大，易于使用，并且可以直接编写代码。我还没有在Pandas中找到类似的方法，它功能强大，易于使用，并且可以直接编写代码。因为我是Python/Pandas的新手，所以我想知道是否有方法可以做到这一点。 这将为age_category和性别的每个唯一组合创建一个简单的输出文件，其中包含9列。 proc summary data='input fil
浏览 16提问于2019-05-18得票数 1
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