Pandas groupby基于另一列中的条件
Pandas是一个基于Python的数据分析工具，而groupby是Pandas中用于数据分组的函数。它可以根据指定的条件将数据集分成多个组，并对每个组进行相应的操作。
基于另一列中的条件进行groupby操作，可以通过以下步骤实现：
- 导入Pandas库：在Python脚本中导入Pandas库，以便使用其中的函数和方法。
import pandas as pd- 读取数据：使用Pandas的read_csv()函数或其他适用的函数从文件或其他数据源中读取数据，并将其存储在一个Pandas的DataFrame对象中。
data = pd.read_csv('data.csv')- 根据条件进行groupby操作：使用DataFrame对象的groupby()方法，传入要进行分组的列名作为参数。
grouped_data = data.groupby('条件列名')- 对每个组进行操作：可以对grouped_data对象进行各种操作，如计算统计指标、应用函数、筛选数据等。
# 计算每个组的平均值
mean_values = grouped_data.mean()
# 应用自定义函数到每个组
grouped_data.apply(custom_function)
# 筛选满足条件的数据
filtered_data = grouped_data.filter(lambda x: x['某列名'].sum() > 100)Pandas的groupby函数可以根据多个列进行分组，只需在groupby()方法中传入多个列名即可。此外，还可以使用agg()方法对每个组应用多个聚合函数，以一次性计算多个统计指标。
对于Pandas的groupby操作，腾讯云提供了云原生数据库TDSQL和云数据库CynosDB等产品，可以帮助用户在云端高效地存储和处理大规模数据集。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云相关产品的信息：
请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择和推荐应根据实际需求和情况进行评估。
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DataFrame中N群的M
、、、、
我有一个DataFrame，列为a和b。对于列a中的每个组，我希望获得b列的第一个n唯一值的m行。
作为一个简单的例子，假设m和n分别为2和3。下列数据集：
a b
0 hello 1
1 hello 2
2 hello 0
3 hello 1
4 hello 3
5 hello 2
6 hello 3
7 hello 0
8 goodbye 0
9 goodbye 3
10 goodbye 1
11 goodbye 0
12 goodbye 2
13 goodbye
浏览 1提问于2018-02-07得票数 1
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因此，我编写了这段代码片段，用于搜索数据帧1的整个仓库列，以查找出现20次或更多次的单元格值，如果单元格值满足此要求，则代码将在GeneralDescription列的单元格值之上写入仓库列的单元格值。它正在工作，但我想添加到它中，这样它就不会覆盖一个单元格值，除非它是空的，或者是NaN或'‘。
import pandas as pd
df1.Warehouse=df1.Warehouse.str.upper()
由于一些奇怪的原因，我无法缩进下一行代码--四个空格
df1.loc[df1.groupby('Warehouse').Warehouse.transf
浏览 0提问于2018-07-15得票数 1
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1回答
我有以下DataFrame： import pandas as pd
# create simple dataset of people
data_pandas = pd.DataFrame({'Order': [1, 1, 1,1,2,2,2],
'X': [30,44,30,44,44,30,44],
'Y': [46,46,35,45,90,60,60]}) 我想用以下逻辑创建一个新的列'Z‘：用相同的'X
浏览 22提问于2019-03-14得票数 1
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在python中，我有一个Pandas dataframe (df)，可以在下面进行复制。
import pandas as pd
data = [['2021-09-12', 'item1', 'IL', 5], ['2021-09-12', 'item2', 'CA', 7], ['2021-08-13', 'item2', 'CA', 8], ['2021-06-12', 'item3', 'NY'
浏览 1提问于2021-09-21得票数 1
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我有一个数据集，我需要使用Python和Pandas在满足特定标准的列中找到特定项目的平均价格。标准是“制造商”栏中的“本田”和“丰田”，“状况”栏中的“好”，“类型”栏中的“轿车”。价格在“价格”栏中。然后，我需要将特定的值返回到元组中。
我知道我需要使用groupby()，但我不知道还能做什么
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv("vehicles.csv")
def get_avg_prices():
df.groupby(['criteria','manufactur
浏览 3提问于2022-11-15得票数 0
2回答
我的表是从透视表中提取的，以消除缺少的值和太短的值，比如城市名称，下面是我的代码
company = pd.read_sql('SELECT user_id, address FROM company' , con=db_connection)
table = pd.pivot_table(company, index=['address'],aggfunc=np.sum)
table.reset_index()
那我就得到他的
address user_id
3
浏览 3提问于2017-10-06得票数 2
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1回答
假设我有一个名为df的数据框架，如下所示：
id x y
1 10 A
2 12 B
3 10 B
4 4 C
5 9 A
6 15 A
7 6 B
现在我想将数据按y列分组，并得到每个组的2个最大值(x)的平均值，其结果如下
y
A (10+15)/2 = 12.5
B (12 + 10)/2 = 11
C 4
如果我试着用df.groupby('y')['x'].nlar
浏览 0提问于2018-02-04得票数 3
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1回答
我是Pandas的新手，我想将以下简单的R代码转换为Pandas，以便计算列的平均值和加权平均值(实际上，有更多的列需要聚合)。解决方案必须是可链接的，因为在此计算之前和之后都有多个步骤。我看过使用apply函数()的解决方案，但似乎要么必须在apply函数内执行完整的聚合步骤(对所有列，可能是不相关的列)，我认为这很丑陋，要么分别计算平均值和加权平均值，然后进行表连接。在Pandas中最先进的方法是什么？
df = data.frame(batch=c("A", "A", "B", "B", "C","C
浏览 25提问于2019-10-21得票数 1
我正在尝试根据另一个Python Pandas数据框列查找超过阈值的值的第一个实例。在下面的代码中，"Trace“列对于多个行具有相同的编号。我想要找到"Value“列超过3的第一个实例，然后，我想从该行获取其余信息，并将其导出到新的Pandas数据框中(如第二个示例所示)。有什么想法吗？
d = {"Trace": [1,1,1,1,2,2,2,2], "Date": [1,2,3,4,1,2,3,4], "Value": [1.5,1.9,3.1,5.5,1.1,3.6,1.9,6.2]}
df = pd.DataFrame
浏览 24提问于2018-07-29得票数 3
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我在一个数据帧中有两列。ID和日期。我想要查找所有给定日期的通用I。有很多方法/解决方案来解决这个问题。我想知道python、pandas或numpy中是否有内置函数可以帮我完成这项工作。让我通过示例向您展示： Date Id
2019-04-01 334
2019-04-01 335
2019-04-01 336
2019-04-02 334
2019-04-02 335 在这种情况下，答案是： Date Id
2019-04-01 334
2019-04-01 335
2019-04-02 334
2019-04-02
浏览 13提问于2019-04-24得票数 1
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我循环遍历pandas df的行，循环索引i。我可以使用ix函数分配几列，其中循环索引作为第一个参数，列名作为第二个参数。但是，当我尝试使用此方法检索/打印时，
print(df.ix[i,"Run"])
我得到一个下面的Typerror: str对象不能解释为整数。在某种程度上与Keyerror有关：“Run”
我不太确定为什么会发生这种情况，因为Run确实是数据帧中的一列。有什么建议吗？
Traceback (most recent call last):
File \!"C:\WPy-3670\python-3.6.7.amd64\lib\site-packa
浏览 0提问于2019-07-27得票数 2
基本上，我想使用iterrows方法遍历group-by数据帧，但是我不知道列是如何工作的。在下面的示例中，它没有像预期的那样创建名为"Group1“和"Group2”的列。其中一列是dtype本身吗？ import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=["Group1", "Group2", "Amount"])
df = df.append({"Group1": "Apple", "Group2": "Red Delicio
浏览 15提问于2021-06-25得票数 0
1回答
提前道歉。我是Python / Pandas的新手，所以这个问题可能提得不好。
我有一个大约有400万行和大约10列的数据帧。
我想要计算由其他每一列的不同值(例如B、C、D、E、F、G、H、I、J)定义的每一组的第一列(例如A)的平均值。这定义了大约200,000个组。
我试过groupby，例如
mytest = df.groupby(['B','C','D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'])
mytest.mean(
浏览 0提问于2016-05-07得票数 1
1回答
我有一个包含几个组的pandas数据框，我想排除那些不满足某些条件(在特定列中)的组。例如，删除这里的组B，因为它们在列"crit1“中有一个非数字的值。
我可以根据条件df.loc[:, (df >< 0).any(axis=0)]删除特定的列，但不会删除整个组。
不知何故，我不能进行下一步，并将其应用于整个团队。
name crit1 crit2
A 0.3 4
A 0.7 6
B inf 4
B 0.4 3
因此，过滤后的结果(只允许浮点数)应该是：
A 0.3
浏览 5提问于2016-08-18得票数 6
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2回答
如何将数据集与熊猫群相结合
、、、、
我有一个dataframe df和一个列df['table']，这样df['table']中的每一项都是具有相同标题/列数的另一个数据same。我想知道是否有办法像这样做groupby：
原始数据：
name table
Bob Pandas df1
Joe Pandas df2
Bob Pandas df3
Bob Pandas df4
Emily Pandas df5
在小组讨论之后：
name table
Bob Pandas df containing the appended df1, df3,
浏览 0提问于2020-10-07得票数 7
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2回答
我有以下的dataframe (下面三个示例列)：
import pandas as pd
array = {'25.2': [False, True, False], '25.4': [False, False, True], '27.78': [True, False, True]}
df = pd.DataFrame(array)
25.2 25.4 27.78
0 False False True
1 True False False
2 False True True
我想
浏览 0提问于2021-08-06得票数 0
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我是Python和Pandas的新手。我有以下DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C','C','C'], 'b':[1,3,1,2,3,1,3,3]})
a b
0 A 1
1 A 3
2 B 1
3 B 2
4 B 3
5 C 1
6 C 3
7
浏览 2提问于2019-11-19得票数 0
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3回答
我有一个带有列ID和二进制列的dataframe，如下所示
ID BINARY_MASK
0 101 1
1 101 0
2 101 1
3 101 1
4 101 1
5 101 1
6 101 0
7 101 1
8 102 1
9 102 1
11 102 1
12 102 1
13 102 0
14 102 0
我要做的是获取
浏览 0提问于2018-11-06得票数 3
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我有一个有多个列的Pandas Dataframe。在这一点上，我感兴趣的有两列，它们看起来如下：
我想用黄色实例的行数绘制一个条形图，按年龄细分如下：
10岁3例，15岁1例。
我能从潘达斯那里得到我想要的吗?如果是的话，怎么做？我对Pandas和这个知识领域非常陌生，所以任何指点都很感激。
浏览 0提问于2017-01-11得票数 1
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2回答
我正在使用Pandas操作一个包含多个行和列的csv文件，如下所示
Fullname Amount Date Zip State .....
John Joe 1 1/10/1900 55555 Confusion
Betty White 5 . . Alaska
Bruce Wayne 10 . . Frustration
John Joe 20 .
浏览 0提问于2015-04-12得票数 24
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我刚开始编码，很难表达/搜索正确的术语来帮助我完成这项任务。在我的工作中，我从野外监测鸟类的人那里得到了一些相当大的excel文件。结果需要为数据库、报告、表格等准备好。我希望使用Python自动执行一些任务。
如何使用Python (pandas?)基于通用名称/ID但具有唯一后缀的特定行/列，并在该通用名称下聚合/求和属于一起的结果？作为提供的表中的一个示例，我需要获得来自子位置的所有结果，例如AA3_f，AA3_lf和AA3_s，表示为主要位置AA3的新行中的子位置的总和(每个物种的海鸟总数)。
有没有人可以为这个任务提供一些代码，或者以其他方式帮助我？我搜索和观看了很多关于p
浏览 0提问于2021-06-09得票数 0
我有这样的数据：
nt
12062 Python Pandas: Create new column out of other columns where value is not null
12063 Python Pandas Create New Column with Groupby().Sum()
12064
12065 Python - Pandas - create “first fail” column from other column data
12066
12067
12068 Creating new column in
浏览 4提问于2017-05-21得票数 1
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我有下面的电火花代码。在循环中的每一次迭代中，我过滤掉H列中带有特定字符串的所有行，然后计算G列上的一些聚合统计数据(结果为3个值)。我希望将所有的汇总计数保存在一个表中(行: CM、NCM、FP；列: POP、POP N、POP SN、POP QP)。
from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import numpy as np
import pyspark.sql.functions as F
spark = SparkSession.builder.master("local").appName(
浏览 0提问于2018-10-28得票数 0
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5回答
我有一个脚本，它生成一个具有不同数量的值列的pandas数据框。例如，此df可能是 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B'],
'group_color' : ['green', 'green', 'green', 'blue', 'blue'],
'val1': [5, 2, 3
浏览 67提问于2019-09-18得票数 22
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2回答
我创建了一个Python代码，它使用Pandas从excel文件中读取数据。
供您参考的
代码：-
import pandas as pd
def myFunc():
file = r"C:\Documents\myFile.xlsx"
new_dataframe = pd.read_excel(file,'Sheet1')
new_dataframe.fillna(value="No Data Found",inplace=True)
print new_dataframe
myFunc
电流输出：-
浏览 0提问于2019-06-27得票数 1
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1回答
问题
我有一个有两列的dataframe：NO和CODE。我正在试图找到包含两种类型的NO的CODE。我怎么能做到呢？
这些代码看起来是：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'NO': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd', 'e', 'e', 'e', 'f', 'f'], '
浏览 2提问于2020-02-25得票数 0
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如何从此pandas数据帧创建动态列。
Name, Sex
a, M
b, F
c, M
d, F
预期的数据帧：
Name, M, F
a, 1, 0
b, 0, 1
c, 1, 0
d, 0, 1
我试过pandas.pivot()，但是没有用，你们能推荐点什么吗？
浏览 4提问于2016-08-01得票数 1
举个例子： import pandas as pd
import numpy as np
d = {'Group': [1,1,1,2,2,2], 'P': [100,101,96,200,204,208], 'PL': [99,100,94, 199,203,207]}
df = pd.DataFrame(d)
df
Group P PL
0 1 100 99
1 1 101 100
2 1 96 94
3 2 200 199
4 2 204
浏览 9提问于2020-12-18得票数 1
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2回答
我有一个这样的dataframe df1：
import pandas as pd
dic = {'A':[0,0,2,2,2,1,5,5],'B':[[1,5,3,8],[1,8,7,5],[7,8,9,5],[3],[1,5,9,3],[0,3,5],[],[4,2,3,1]],'C':['a','b','c','c','d','e','f','f'],'D':['0','8&
浏览 5提问于2017-02-01得票数 2
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1回答
有没有办法告诉pandas不要按字符列索引？我的代码是
A=['a','b','c']
B=[1,2,3]
pd.DataFrame(A,B)
0
1 a
2 b
3 c
我想要的是两列，这样我就可以按A列分组了，我该怎么做呢？我可以这样做，但我想跳过列名，以获得尽可能多的性能。
pd.DataFrame({'A':A,'B':B})
A B
0 a 1
1 b 2
2 c 3
浏览 6提问于2018-02-08得票数 0
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1回答
我需要从给定的dataframe选择一个子集。以下是df：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'custom_id': ['aa','aa','aa','aa','aa','aa',
'bk', 'bk', 'bk', 'bk',&#
浏览 4提问于2020-11-29得票数 3
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5回答
我试图在Pandas dataframe中创建一个新列，该列基于分组数据based中的两列。
具体来说，我试图复制这个R代码的输出：
library(data.table)
df = data.table(a = 1:6,
b = 7:12,
c = c('q', 'q', 'q', 'q', 'w', 'w')
)
df[, ab_weighted := sum(a)/sum(b), by = "c"]
浏览 1提问于2018-12-12得票数 5
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以前，我可以将excel文件作为df文件读取到python中，其中包含一个名为date的列，格式类似于2011-02-01，我希望获得每个日期的季度，并按季度的数据分组。我已经向df中添加了一个名为quarter的列，但是当我尝试
df.groupby('quarter')
它向我展示了
No axis named quarter for object type class'pandas.core.frame.DataFrame'
有没有可能做我想做的事情？或者有其他方法可以做到这一点吗？
浏览 0提问于2016-05-23得票数 0
我有一个很大的Pandas数据框架，我想以不同的方式聚合这些列。我有24列(一天中的小时)，我想求和，对于所有其他列，取最大值。 我知道我可以手动编写所需的条件，如下所示： df_agg = df.groupby('user_id').agg({'hour_0':'sum',
'hour_1':'sum',
.
浏览 15提问于2020-07-20得票数 2
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我有一个数据框架，其中包含一个主题id的列，一个包含日期的列，还有一个包含注释的第三列(“可用的”/“不可用的”/“可疑的”)。举个例子：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID':[1,1,1,1,2,2,2],
'Date':[20191219,
20191219,
20191220,
20191220,
浏览 2提问于2019-12-19得票数 1
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2回答
我有一个dataframe，我想按一列分组并取每个组的头，但是我希望由组标签的函数来定义头部的深度。如果不是因为可变的组大小，我可以很容易地完成df.groupby('label').head(n)。我可以想象出一个解决方案，包括迭代df['label'].unique()、切片数据和构建一个新的解决方案，但我所处的环境对性能非常敏感，所以如果可能的话，我想避免这种迭代。
下面是一个示例数据：
label values
0 apple 7
1 apple 5
2 apple 4
3 car 9
浏览 1提问于2022-10-07得票数 2
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这是我第一次问问题。 我正在处理一个大型的CSV数据集(它包含超过1500万行，大小超过1.5 GB )。 我正在将摘录加载到运行在Jupyter Notebook中的Pandas dataframes中，以基于数据集推导出一个算法。我根据MAC地址对数据进行分组，这导致了1+百万组。 我的算法开发的核心是运行这个操作： pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.filter 根据数据集的不同，运行此操作需要3到5分钟。为了开发这个算法，我必须执行这个操作数百次，甚至数千次。 此操作似乎是受CPU限制的，并且仅使用我的机器上可用的几个内核中的一个。我花了几个小
浏览 22提问于2019-02-10得票数 6
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因此，我有一个包含两列的Pandas DataFrame :第一个是等级，值从0到9，第二个是条件，值为0或1。
等级(0-9/标准(0/1))
Grade Criteria
0 0 1
1 1 0
2 2 1
3 2 0
4 5 1
5 2 1
等
我需要计算"Criteria rate"，它实际上是Criteria列中的“1”的总和，除以Criteria列中适当的行数，但按values列值分组。例如，对于等级=2
浏览 2提问于2018-09-05得票数 2
嗨，我在努力解决以下问题：
给定包含name和variable列的数据文件，我想创建两个列表：
list_names_nan包含变量列中所有值都为nanlist_names_not_nan的名称，其中包含变量列中列表1中的值不是nan的名称。
下面是一个例子
import pandas
import numpy
df = pandas.DataFrame(data=[['x',1],['y',2],['x',4],['z',numpy.nan],
['x',
浏览 6提问于2020-07-15得票数 3
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我想以一个简单的数据帧为例，根据另一列("name“列)中的值，将一列(" value”列)求和成组。在那之后，我想得到"value“列的平均值
In [1]: import pandas
In [2]: df = pandas.DataFrame(data = [{'name': 'a', 'val': 1}, {'name': 'b', 'val': 2}, {'name': 'b', 'val': 4}])
In [3
浏览 5提问于2021-03-03得票数 0
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2回答
I有以下DATAFRAME
I正试图到达这个DATAFRAME
我的代码在这里(包括我尝试的解决方案)
import pandas as pd
# Data
myInput = {'name': ['TOM','TOM','TOM','TOM','TOM','TOM','TOM'],
'fruit': ['apple','apple','orange','orange
浏览 1提问于2021-03-09得票数 1
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我有像这样的DataFrame，我在下面的代码中创建了df。
我有三个excel文件(名称：- 1C1,1M1,1V1)，现在我想按DataFrame列'Sheet2‘拆分/分组，并在不擦除'Sheet1’中现有数据的情况下将数据保存在新的‘Sheet1’中。
import glob
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
import pandas as pd
df=pd.DataFrame()
for f in gl
浏览 0提问于2020-06-11得票数 0
3回答
我可以对python pandas代码进行哪些改进以使其更高效？在我的例子中，我有这个数据帧 In [1]: df = pd.DataFrame({'PersonID': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
'Name': ["Jan", "Jan", "Jan", "Don", "Don", "Don", "Joe", "Joe", "Joe"
浏览 27提问于2020-12-18得票数 3
我有一个pandas数据框，它的一个列包含一些字符串。我想根据字数将该列拆分成未知数量的列。 假设我有DataFrame df： Index Text
0 He codes
1 He codes well in python
2 Python is great language
3 Pandas package is very handy 现在，我想将text列划分为多个列，每个列包含2个单词。 Index 0 1 2
0
浏览 17提问于2020-06-29得票数 3
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3回答
我有一个熊猫数据框 import pandas as pd
country = ['US', 'US', 'US', 'UK', 'UK', 'Canada', 'Canada', "Mexico"]
rating = [0, 2, 1, 4, 3, 1, 0, 1]
count = [1, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 1]
df = pd.DataFrame(list(zip(country,rating, count)), columns
浏览 30提问于2021-07-29得票数 0
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1回答
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'clients': pd.Series(['A', 'A', 'A', 'B', 'B']),
'odd1': pd.Series([1, 1, 2, 1, 2]),
'odd2': pd.Series([6, 7, 8, 9, 10])})
grpd = df.groupby(['clients', &#
浏览 2提问于2014-12-17得票数 1
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熊猫用csv逐行成群
、、、、
我有一个很大的CSV文件，我正在从(月份和取消)中提取两列，并且需要在一个dataframe中显示结果。月份是整数。一月是csv中的1)，需要将其转换为字符串。
我遇到的问题是设置正确的指数，并将几个月的数据分组。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='latin-1', usecols=['Month','Cancelled'])
grouped = data.groupby(axis=1)
我要寻找的预期输出大致如下：
浏览 7提问于2015-02-28得票数 0
我有以下数据帧： import pandas as pd
data = [['2020-08', 'Peter', 0.5], ['2020-08', 'Tom', 0.29], ['2020-08', 'Kurt', 0], ['2020-09', 'Peter', 0], ['2020-09', 'Tim', 0.79], ['2020-09', 'Kurt', 0]]
df1 = pd.Da
浏览 24提问于2020-10-22得票数 0
1回答
我有一些(x，y，class)格式的数据，如下所示：
data = [(1, 2, 'A'), (2, 3, 'A'), (3, 4, 'A'), (4, 5, 'A'), (5, 6, 'A'), (1, 4, 'B'), (2, 5, 'B'), (3, 6, 'B'), (4, 7, 'B'), (5, 8, 'B'), (1, 3, 'C'), (2, 4, 'C'), (3.1, 5, '
浏览 6提问于2022-01-06得票数 2
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Pandas DataFrame包含名为"date"的列，该列包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组：
data.groupby(data['date'])
但是，这将按datetime值拆分数据。我想按“日期”列中存储的年份对这些数据进行分组。展示了如何在将时间戳用作索引的情况下按年分组，但在我的例子中并非如此。
如何实现此分组？
浏览 1提问于2012-07-09得票数 94
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