我观察到了Pandas GroupBy方法agg()的一个行为，基于docs我无法解释它。 我想在分组的DataFrame上执行自定义聚合。让我们看一下下面的代码片段： def aggregate_point(x): exit()
pd.Grouper(level='timeaggregate_point传递任何附加参数时，将打印完整的DataFrame： def aggregate_point(x, score):
prin
浏览 14提问于2021-01-29得票数 0
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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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我有一个交易的Pandas DataFrame：0命令：它生成一个groupby对象：
Purchase_Type year_month
浏览 0提问于2018-07-22得票数 3
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当我们提供axis=1时，我对groupby的行为感到困惑。print(junk_df.groupby("c1", axis=0).mean()) c2 c31 1 23 5 4
~/opt/minicond
浏览 47提问于2021-11-24得票数 1
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我正在尝试根据一些聚合度量来过滤数据集:我需要找到执行了5到15次交易的UserID，或者它们的平均付款在0到1500之间。这是我的代码： grouped_count = dataset.groupby('UserID').size()
grouped_mean = dataset.groupby('UserID').mean()
浏览 25提问于2021-04-16得票数 0
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如果我在熊猫里有一个空的DataFrame，像这样：>>> dfColumns/core/groupby.py", line 666, in mean File "/usr/local&#
浏览 2提问于2014-10-10得票数 2
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在聚合包含分类列的多个列时，我在pandas 0.25.2中遇到了一个问题。import pandas as pd
"col1": [1, 3, 4, 1],
"col2": pd.Categorical(["b",a", "c", "b"], categories=["a", "b", "c"], ordered
浏览 5提问于2019-11-03得票数 4
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我通过使用sum、max和min等函数将Pandas GroupBy和Groupby.agg用于我的数值列，但我注意到以前强加给我的列的数据类型(如np.int8、np.int16、np.int32)在GroupBy聚合后不会保留，实际上每一列都被覆盖为int64。Pandas版本1.1.5
我目前的解决方案是在完成groupby聚合后重新转换，这是一个已知的问题和/或有更好的解决方案吗？
浏览 19提问于2021-03-16得票数 1
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pandas有没有一种内置的方法，可以在同一列df["returns"]上应用两个不同的聚合函数f1, f2，而不必多次调用agg()？示例数据帧：import datetime as dtdf = pd.DataFrame: np.repeat(1, 10)语法上错误，但直觉上正确的方法是：
# Assume `f1` and `f2` are defined for aggrega
浏览 0提问于2012-09-26得票数 190
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它可以在没有聚合或计数的情况下遍历Pyspark groupBy数据帧吗？例如Pandas中的代码： for i, d in df2:Is there a difference in howto iterate groupby in Pyspark or have to use aggregation and count?
浏览 54提问于2020-01-07得票数 3
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我正在研究如何对patstat (参考数据库)数据库进行集群。 使用我自己的算法，我想出了一个数据框架，它显示了参考文献的作者、开始页、结束页、卷和publication_year。 运行： dfhead = df.head(10) 向我展示 ? 现在我想要:使用相同的数据帧显示内部连接，例如，author，beginpage和endpage是相同的。(行之间至少有3个相似之处) 我试过了： c = ['author', 'beginpage','endpage', 'volume','publication y
浏览 12提问于2020-12-07得票数 0
使用Python3和Anaconda，我在ipython上导入了pandas和os。我有一个非常大的csv文件。在对文件使用read_csv之后，我尝试对两列使用.groupby()，但它将数据类型从DataFrame更改为DataFrameGroupBy，并且我不能再对其运行数据框方法。import os
band_gaps = totals.groupby(['column1cal
浏览 19提问于2019-06-21得票数 0
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qux one -1.478427 -0.953439当DataFrame按多个索引中的一个进行分组时，有没有办法在pandas>>> from pandas import DataFrame 'first': ['bar', 'bar', 'baz'-0.673690, 0.113648,
浏览 1提问于2012-04-04得票数 1
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在Pandas上，我们可以按一个分类系列进行分组，然后在聚合时，它会显示所有的类别，不管它是否包含任何记录。import pandas as pd
cuts = pd.cut(df.Age, bins=[0, 11, 30, 60])
df.Age.groupby(cuts).agg(mean="mean", occurrences="si
浏览 13提问于2022-10-24得票数 1
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如果我计算一个groupby对象的平均值，并且在其中一个组中有一个NaN(s)，那么NaNs就会被忽略。即使在应用np.mean时，它仍然返回所有有效数字的平均值。这里是一个简化的行为示例import numpy as npc.groupby('b').mean()b 2 3
浏览 0提问于2019-01-09得票数 11
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我要做的是在Bokeh图中显示数据帧的聚合。我尝试使用groupby对象，但在将groupby对象传递给ColumnDataSource时出现错误(如下面的帖子所述)。下面是我正在使用的一些示例代码：from bokeh.models import ColumnDataSourcegroup = df.group
浏览 0提问于2017-12-13得票数 0
我有一个数据框架，我在特定的列上使用pandas.groupby，然后对生成的组运行聚合统计数据(均值、中位数、计数)。我希望将某些列值处理为由groupby生成的同一组的成员，而不是在用于分组的列中为每个不同的值设置一个不同的组。我在想我将如何完成这样的事情。1.44 4 3.06 6 1.2>> my_df.<em
浏览 3提问于2017-05-01得票数 1
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在讨论时，我遇到了这个看似奇怪的行为。一种选择是聚合并使用lambda来创建一组唯一值： cat2编辑
看看SeriesGroupBy.agg的行为可能会提供更多的洞察力。x.<e
浏览 3提问于2017-11-29得票数 5
我有一个虚拟数据帧，如下所示 import pandas as pd 'ID':[1,1,2,2,2,3,4,5,5], }) 我有这两个聚合函数 df.groupby('ID').agg(['first','last'])
df.groupby('ID').agg('nth
浏览 6提问于2020-07-23得票数 1
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我在试着比较pandas.DataFrame.pivot_table()和pandas.DataFrame.groupby。我有一个关于tips的经典数据集：url = 'https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv
浏览 1提问于2017-03-05得票数 3
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