df.groupby(["GRP_1", "GRP_2", "GRP_3"], as_index=False).agg(P_cnt = (num_str, 'count'),
浏览 21提问于2021-05-06得票数 1
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我正在尝试使用Pandas复制以下SQL，但它比我预期的要复杂得多： SELECT , count(*) , count(case when some_other_condition = False then 1 end)GROUP BYid 我唯一能想到的就是这样： grouped = d
浏览 16提问于2020-09-12得票数 1
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结果dataframe需要这样做( count_condition表示每个ID2组的‘！’':[3,1,2,2,2], 'Count_condition': [1,1,0,1,1]})
浏览 1提问于2022-01-27得票数 4
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, ('mb', 14521, 330),('bn',2,220),('mb',14520,331)],['x','y','z'])我需要根据一个条件来计算行数：这
浏览 1提问于2018-02-28得票数 24
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(['Occupation']).agg(['count'])print(df_stats.head())
我怎样才能在变量中得到计数？.groupby和.agg会返回另一个数据吗？(['Occ
浏览 9提问于2021-02-24得票数 0
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我有一个名为“数据”的星火数据，类似于这种格式X A 10X B 2现在，我想用‘groupBy’来表示这个数据，同时计算A级和B级之间的比率，例如X，它是10/2=5。
浏览 7提问于2016-01-07得票数 0
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我有一个包含事务和每个事务描述的数据集(DataFrame)。另外，每个事务都有一个值。 如何计算每个描述的事务数量，以及如何对一个描述的所有值求和。 我确定，这是以前问过的，但我不确定我要找的是什么……所以只要告诉我函数名就行了。
浏览 11提问于2020-05-03得票数 0
假设我使用了Pandas groupby和agg方法来按某一列进行计数：那么，假设我想根据结果计数进行排序：这给了我一个错误：
浏览 0提问于2018-04-20得票数 0
代码：diff_counties_2013 = gb_agg[gb_agg['Yield']['Count'] > 1].index.get_level_values('CountyName').values
gb_agg[gb_<
浏览 1提问于2021-06-10得票数 0
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解决这个问题：https://medium.com/@wangyuw/data-reshaping-with-pandas-explained-80b2f51f88d2 一切正常，但是下面的代码行会生成一个警告： agg = long_df.reset_index().groupby(['RegionVariable', 'EXP'])[features].agg({'count': len, '
浏览 12提问于2020-01-23得票数 0
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它适用于min()、max()、sum()、count()和quantile()，但对于mean()则不适用，这会引发一个例外： File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/<e
浏览 2提问于2014-10-10得票数 2
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df.where(df.cat == "A").where(reduce(lambda x, y: x | y, (col(c).isNull() for c in df.columns))).select([count(when(isnan(c) | col(c).isNull(), c)).alias(c) for c in df_nulls.columns])
但我很难找到一个能为整个数据文件工作的。
浏览 1提问于2021-08-05得票数 2
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我随身带着下面的数据框架。 +-------+---+----++-------+---+----+| M| c1| Y|| M| c2| N|| M| c3| Y|| M| c4| N|| M| c5| Y|+-------+---+----+
浏览 47提问于2020-08-20得票数 0
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为什么Pandas在方差计算中使用的不是种群的大小，而是人口的数量减去1？示例：
如果我现在在lambda函数中使用完整的填充(len(x))，如下所示：
train_df
浏览 0提问于2020-12-22得票数 0
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在82: animals.groupby(“类别”).agg(.：min_height=(‘高度’，'min')，.：max_height=(‘高度’，'max')，.pd.DataFrame({"year": [2001, 2001, 2001, 2005, 2005],
df = df.groupby("year").agg(s
浏览 1提问于2019-07-20得票数 1
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我刚开始使用Pandas，我正在尝试重构一个数据帧，以删除第一列中的重复项，同时保留每个重复项的数量，并取第二列中的值的总和。
浏览 2提问于2019-04-05得票数 0
df.groupby(level=0).agg({'one': {'SUM': 'sum', 'HowMany': 'count'},
我至今所做的一切import
浏览 12提问于2016-07-14得票数 2
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