da8f8bd172979e343bda34213dc94d14745433a17f0e4f... 0
0 f8949169525d585e35ac14561321c4746cff6dc9a3ac3f... 0 问题是，我想在完成groupby()和sum()之后获得总分，但我不确定是否有一次我这样做了，以转换为JSON响应，因为后面的数据帧没有加起来…… 总分将替换分数列。总分将为3/13 * 100 = 23.0769230769 df = df.<e
浏览 13提问于2020-04-09得票数 0
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(df.ix[:, 0])>>> df0 a 12 a 34 b 56 b现在看这个： Qa 10...but在用一个传递包装器替换sum之后，重复了同样的事情，即炸弹： File "
浏览 0提问于2014-09-04得票数 2
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我有一个Pandas DataFrame，在应用groupby函数之后产出如下：df.to_json(){"["John Doe","A"]":201.37,"[&
浏览 0提问于2018-03-23得票数 1
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如何计算在groupby中显示总数%的列import numpy as npdf= pd.DataFrame(np.random.randint(5,8,(10,4)), columns=['a','b','c','d'])
g = df.groupby('a').agg({&#x
浏览 2提问于2017-10-12得票数 2
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我试图在一个具有异构类型(整数、浮点和时间增量)的组之后，对多个列进行求和。In [4]: df.groupby('key').sum() val1 val31 1 0.1在求和之后，timedelta列消失了。[ns]In [6]: df.groupby('key')[
浏览 2提问于2015-07-02得票数 3
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当我将一个函数应用于groupby对象的多个列时，Pandas抛出一个Future警告。它建议使用列表作为索引，而不是元组。我们该怎么做呢？>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])<stdin>:1: FutureWarning
浏览 2提问于2020-04-03得票数 36
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pandas.Dataframe.groupby(['date','some_category']).agg([np.sum, np.size])为每个sum列生成一个重复的计数。在传递聚合函数列表时，是否可以只输出一个计数列？a = df_all.groupby(['date','some_category']).sum()
b = df_all.groupby<
浏览 0提问于2020-02-27得票数 0
在将相同的numpy函数作为groupby的聚合函数应用时，或者在涉及NaN值的情况下，对相同的值列表应用相同的numpy函数时，我看到不同的行为。这适用于np.sum np.min np.max和np.mean聚合函数的行为看起来与使用np.nansum、np、nanmin等相同 例如 import pandas as pd0
浏览 13提问于2019-04-24得票数 0
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有3列，我正在尝试在pandas中做以下事情，并计划在group by output dataframe之后使用"sum“列来做更多的工作：
df_group_by=df.groupby('account').agg({'amount': [np.size, np.sum]},as_index=False).reset_index() # equal to "SELECTACCOUN
浏览 1提问于2018-07-18得票数 0
我是python和pandas的新手，在pandas数据帧上工作，它看起来像 Date Time ID WeightJul-1 12:00 130 (10+20+100)
Jul-1 1220+10
浏览 18提问于2019-03-08得票数 2
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我试图从数据库Titanic_train中生成一个值之和，其中我希望通过df.groupby('Survived').sum()对年龄组进行求和，然后当我使用df.groupby('Survived').sum()时，每个幸存者的结果在从Excel文件中计数时会有不同的结果。import osdf.isnul
浏览 5提问于2022-09-30得票数 0
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我有一个星期的时间序列，我想在每小时分组的日子里总结我的价值，我已经尝试过利用群和重采样的方法，但是没有成功。df.resample('h').sum().plot()times = pd.DatetimeIndex(df.index)
grouped = df.groupby([times.hour
浏览 3提问于2019-11-29得票数 2
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我正尝试在Dask中执行groupby函数来创建一个新的Dask数据帧。然而，当我做groupby时，结果是一个熊猫系列。当我在Pandas中执行相同的操作时，我确实返回了一个新的数据帧。代码如下： dtype('float
浏览 4提问于2019-10-09得票数 0
'val':[1,3,3,2,5,6,6,2],df 'id':[1,1,2,2,2,3,3,3]})newdf = df.groupby
浏览 9提问于2018-03-02得票数 0
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是否有办法在调用pandas.Dataframe.groupby之后保留订单？df = df.groupby(['Experiment', 'Step'], as_index=False)['value'].aggregate(np.sum)
浏览 1提问于2015-07-29得票数 23
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我知道我可以在Pandas中的groupby上生成一个类似SQL的求和。output = pd.read_csv("file.csv").groupby(['cat1', 'cat2']).sum()Cat1 Cat2 Sum
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浏览 0提问于2018-07-02得票数 0
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现在我有了这样一个SQL语句，我想知道如何在Pandas中编写它，也许可以使用groupBy和apply?： Select A, sum(B) / sum(A) group by A;def func(group): y = group['A']
浏览 15提问于2018-01-22得票数 0
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我是一个R和data.table用户，试图使用更多的Python和pandas，当我想在pandas中执行以下操作时，我感到非常沮丧，因为似乎没有一种简单的方法：在R中，如果我想对b和c的乘积进行
浏览 3提问于2022-05-02得票数 1
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scalar indexpandas: 0.25.1
python: sys.version_info(major=3, minor=7, micro=3, releaselevel='final', serial最后，下面是在groupby和重命名之后出现的相同错误的另一个示例(在本例中，重命名很愚蠢，但当我在
浏览 3提问于2019-10-12得票数 0
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在pyspark中划分数据帧
、、、、
在this问题和数据帧之后，我正在尝试将此 ? (我知道它看起来是一样的，但请参考下一行代码来了解不同之处)： ? 在pandas中，我使用了代码为teste_2 = (value/value.groupby(level=0).sum())的行代码，在pyspark中，我尝试了几种解决方案；第一种是： df_2 =(df/df.groupby(["age"]).sum()) 但是
浏览 21提问于2021-01-14得票数 0
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