df = (df.groupby('dig').apply(lambda x: dict(zip(x['cui'],x['importance']))).to_dict()){2240:0.28912, b123:0.39021},2230:{x133:0.12923},3330:{cak2: 0.12903, xa45:0.21093, 2429:0.21893}}
但我需要输出字典中的列
浏览 23提问于2018-09-06得票数 0
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假设我有两个维度相同的数组:一个索引数组idx和一个值数组val import numpy as np
[13, 10, 18],val = np.round(np.random.uniform(0, 100, 9).reshape((3, 3)), 1)
# array([[30.5, 9.8, 68.4],
# [44. , 12.2, 49
浏览 11提问于2019-01-25得票数 1
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我目前有一个dtype为Timestamp的pandas Series，我想按date对它进行分组(并且在每个组中有许多不同时间的行)。一种看似显而易见的方法是类似于然而，熊猫的groupby根据它的指数进行了分组。我如何才能将其按值分组？
浏览 61提问于2015-11-03得票数 74
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虽然我找到了关于如何将DataFrame转换为字典以便列是键和值是行的帮助和文档，但当我希望将该列的一个值作为键，而将来自另一列的相关值作为值时，我发现自己陷入了困境，这样一个df就像这样1car2 boot2 lipstick
转换为以下字典{'1': ['car','train'], '2': ['boot','computer','lipstick我试过d
浏览 4提问于2014-10-31得票数 1
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给定一个数字序列，首先转换为interval，然后按照数字序列转换为字典，然后再用DataFrame中的一个列映射它，如下面的DataFrame所示。查询-1如何创建从上述序列到字典的间隔2:'2-5',8:'8-10',
10:'1
浏览 15提问于2022-02-09得票数 1
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year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2003, 2003], 'it':['Rome', 'Venice'],
浏览 20提问于2020-09-14得票数 1
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我正在尝试创建一个分类vBar，它将显示为各种操作挑选的移民总数，但是，当我将'groupby‘pandas对象传递到列数据源中时，我一直收到错误，并且我不太确定我做错了什么。#Importsfrom bokeh.io import curdocfrom bokeh.modelsimport row
viewFilter='Operation'
df
浏览 0提问于2018-10-24得票数 1
我在DataFrame上应用了groupby，之后它将DataFrame转换为pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy格式。如何将pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy转换为常规DataFrame，或者如何从pandas.core.groupby.groupby.Da
浏览 7提问于2018-10-27得票数 1
在pandas中，我想要做的是：df.groupby('A').filter(lambda x: x.name > 0) - group by列A，然后过滤名称为non positive的组。但是，当GroupBy.filter返回DataFrame时，这会取消分组，从而丢失分组。我想按这个顺序来做，因为它应该对计算要求较低，因为filter后面跟着groupby会遍历DataFrame两次，不是吗(首先过滤，然后分组)？此外，克隆分组中的组(到字典</
浏览 3提问于2018-04-14得票数 12
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过滤多级分组结果
、、、、
我有一个多级groupby，它从我的数据帧中返回每个分组的分组行数。它在没有标签的新列中显示它。我正在尝试过滤不等于6的计数。感谢任何帮助过滤我的groupby结果的人。
<class 'pa
浏览 4提问于2018-07-19得票数 0
我用python编写了一个数据集，它的结构类似于------------------------------Quercus bicolor 1aabbccdd 0Select sum(number of trunks)where x = trees.data["Tree
浏览 5提问于2017-02-19得票数 0
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在Python3.6中，我在for循环的帮助下遍历了pandas dataframe中的groupby列。这样做的问题是，如果我有很多数据，它就会变得很慢。这是我的代码：dataDict = {} dataDict[metric] = df_metric.to
浏览 0提问于2018-03-01得票数 0
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newdf=df.groupby(['a', 'b']).apply(lambda x: f(x, 1))newdf['2']=df.groupby(['a','b']).apply(lambda x: f(x, 2))
newdf['3']=df.groupby(['a', 'b']).apply(lambda x: f
浏览 1提问于2018-06-14得票数 5
我尝试将用户定义的函数pct传递给Pandas的agg方法，如果我只传递该函数，但当我使用字典格式定义函数时，它不起作用。有人知道为什么吗？import pandas as pd
[4, 5, 6], columns=['A', 'B', 'C'])
pct = l
浏览 2提问于2018-10-04得票数 12
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total = len(cp[(cp["r"]==d) & (cp["s"]==k)])
partial.update({str(d)+str(k): total}) 变量cp和devs是pandas数据帧，a1km是一个字典，其中包含一个站点及其1 1km以外的所有站点(预计算)。
浏览 14提问于2020-03-19得票数 0
在pandas数据框中，我有一列包含所有完整的单词和缩写。第二列带有一些浮点数。
我想通过字典对这些列的单词和缩写进行groupby()。crypto_ranking = dataframe_crypto.set_index('crypto_match_1').groupby(by=new_dict,axis=0).mean().reset_index
浏览 1提问于2018-02-12得票数 0
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我希望能够将argparse添加到我的代码中，这样当需要时，我可以只获得一个带有计数的摘要，而不是打印整个列表，因此在每次循环期间，我让它将找到的值添加到每个键的多值字典中。下面是如何构建字典以及如何打印出来的。
浏览 0提问于2017-09-14得票数 0
'><class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
<class 'pandas.cor
浏览 5提问于2013-12-19得票数 6
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有一个非常流行的关于groupby to dataframe的S.O.问题，请参阅here。不幸的是，我不认为这个用例是最有用的。13 'b' 4 我想要做的是将数据帧转换成这个结构 'a' 'b'1 1 4 我以为这会很简单 pd.DataFrame(df.groupby('key').groups) 但事实并非如此。
浏览 42提问于2018-01-15得票数 2
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