9b aa f0 15b bb f0 21我已经使用pandas.cut完成了装箱，如下所示：但是我很难使用df.groupby(cut
浏览 27提问于2021-02-13得票数 1
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如何在Dask中使用pd.cut()？由于数据集很大，我无法在完成pd.cut()之前将整个数据集放入内存。3, 8, 4, 1]}df = (df.groupby('name')['amount'].agg(['sum&#x
浏览 38提问于2020-09-18得票数 1
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例如，在这种情况下，首先从2000年到2008年，再到2009年到2016年，我如何按日期对列的各部分进行汇总？0 2001 503.22 2003 559.84 2005 629.5
5 2006
浏览 2提问于2017-04-29得票数 3
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我有一系列(114行)的索引时间戳和百分比(意为浮点数)。Out[100]: 2018-04-19 13:23:57-04:00 0.0001612382018-04-04 11:39:41-04:00 0.04751882018-03-29 14:09:57-04:00 0.0209815
Name: Change, dtype: obje
浏览 0提问于2018-04-22得票数 2
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计算固定时间间隔的总和
、、、
假设Start_Time = 09:15:00 (固定)& Sum_Interval = 10分钟 我想每10分钟计算一次Price的总和。Row1 = Like Sum of Price from 9:15:00 to 9:24:59Row1= Like Sum of Price from 9:35:00 to 9:44:59
...
浏览 27提问于2019-09-16得票数 1
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例如，我有以下数据mno 2000uvw 9000我需要有三只猫的饼形图，人口不足的地方< 5000，中等人口的< 10000，人口> 10000的人口过剩。
浏览 2提问于2022-06-15得票数 0
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我有两个长度相等的a, b列表。我想从a创建一个直方图，并将b的值汇总到一个新的列表c中，根据a的元素被分配到的bin。b = [1, 1, 0, 0, ...]
在上面的例子中，b[0]将被添加到c[0]中，因为a[0]被添加到hist[0]中；b[1]将被添加到c[2]中，等等。(循环对于大型列表来说太慢了。)
浏览 14提问于2020-05-19得票数 1
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np.random.rand(0,10)cb = plt.colorbar()plt.xlabel('Xpos'
浏览 1提问于2017-03-09得票数 0
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数据网格化/装箱
、、、
这似乎可以通过groupby或cut in pandas来实现。但是我不知道该怎么做。
下面是我尝试从另一种语言复制的一个示例：
浏览 15提问于2020-05-20得票数 0
我有一个熊猫数据帧，看起来像这样：1 name1 2016-06-041 name3 2016-06-042 name23 2016-06-013 name1 2016-06-033
浏览 2提问于2016-09-07得票数 3
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我有一个缺少值的数据帧。我想找出连续缺失值的数量以及它们的计数。下面是我所期望的样本数据和样本结果 Sample data
2018-01-02 00:00:00 62018-01-02 00:10:00 42018-01-02 00:20:00 nan2018-01-02 00:30:00 42018-01-02 00:40:00 na
浏览 11提问于2019-04-18得票数 0
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基于条件的和聚合
、、、
我有一个这样的DataFrame：我想按月计算销售总额。然而，我想有两组月加起来，第一组月1-6个月(销售80次)和第二组7-12个月(结果90次)。
浏览 1提问于2021-11-30得票数 0
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我有一份字典清单：{'user':user2, 'yob':1989, 'saves':7, 'hidden':51}, {...}, ...]
我想要做一个堆叠的直方图图，保存和隐藏在y轴和约伯在x轴。因此，直方图应该通过、yob、来存储，并对列表中的每个字典的保存或隐藏次数进行求和。例如，如果有3本字典具有共同的Yob199
浏览 2提问于2016-05-16得票数 0
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我不知道如何在Pandas中做一个条件groupby来完成这个任务。这在Excel中非常简单，所以我希望我想得太多了。我在StackOverflow上找不到太多关于这个问题的信息，但这是最接近的：python pandas conditional cumulative sum 我不明白的是，我的条件是基于索引中的值并包含在列中age_bins:
nco = df.loc[(df["Age (Months)"] >= x) & (df["NCO
浏览 15提问于2019-06-15得票数 9
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我有一个由三列A、B、C组成的pandas数据框，我需要根据行值对值进行求和A B C
Distance_a distance_b
浏览 38提问于2019-11-14得票数 0
删除这些行后，将在mainnumber上执行groupby，同时保存sum和count。 不幸的是，我的数据集对于我的32 my内存来说似乎太大了，因为进程被终止了。import pandas as pd result= pd.cut(x=partition["mainnumber"], bins=bins, labels=labels)
浏览 22提问于2020-10-05得票数 1
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目前我可以：import numpy as np
pd.DataFrame({"ind": np.random.random(100) > 0.5, })
.assign(cut=lambda df: pd.cut(df.value, bins=10, labels=False))
浏览 3提问于2020-12-14得票数 0
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我有一个这样的数据帧：1 22 83 32 144 45 20我想要做的是将班级1-3分组在一个类别中，将班级4-5分组在一个类别中。然后我想要得到每个类别的价格总和和每个类别的需求总和。我也想要中庸之道。结果应该如下所示：P
浏览 2提问于2018-08-24得票数 3
import pandas as pd
'value': [1, 2, 5, 7, 8, 16, 20, 3, 9, 11, 35, 12, 54,, 146, 148, 300, 124, 151, 100, 32]group_bins = bins.groupby(['bins']).sum()
group_bi
浏览 0提问于2019-11-12得票数 3
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