我正在尝试用groupby计算农业增长概率，但是，有没有可能在不过滤行的情况下拥有一个特定的类(state: WA)？我可以使用下面的代码计算概率，但是，它将过滤不是WA的行，这使得不可能在同一数据帧中进行需要这些过滤状态的进一步计算。df['all'] = (df[df["state"]=="WA"].
浏览 22提问于2021-02-27得票数 0
我想直接过滤pandas groupBy的结果，而不必先将groupBy结果存储在变量中。例如： df = pd.DataFrame([("a", 1)]*3+[("b", 1)]*2+[("c", 1)], columns=["title", "counts"])
res = df.groupby).agg({"counts":"sum&
浏览 4提问于2019-02-06得票数 2
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我想将pandas DataFrame过滤到特定行的组中包含特定列值的最小计数的行。例如，仅返回df的行/组，其中'c2'，'c3‘组至少有2行'c1’值为1：
df = pd.DataFrame({'c1':[0,1,0,1,1,0], 'c2':[0,0,0,1,1,1], 'c
浏览 0提问于2019-07-02得票数 4
我需要根据特定的逻辑访问和修改这个DataFrame。Pandas使这项工作变得容易得多，我有一个使用Pandas选择和过滤器的engine类。我是否应该有一个单独的模型，将每一行存储在DataFrame中，然后使用django-pandas读取，执行操作并更新模型？这里的关键是，将通过添加/删除一些行来修改DataFrame，因此，如
浏览 0提问于2018-12-15得票数 0
在过去几个月中，我一直使用以下代码行，没有问题：a.groupby(a['Area Code'])
a=a[a['Area Code'“Area Code”的列分组(由SQL查询填充)。“data_list”是一个使用“区域代码”列作为键的dict。我有点搞不懂为什么错误涉及copy()而不包含在行本身。我
浏览 2提问于2020-01-31得票数 1
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链式分组、过滤和聚集
、、、、
DataFrameGroupby.filter方法筛选组，并返回包含传递筛选器的行的DataFrame。但是在过滤之后，我能做些什么来获得一个新的DataFrameGroupBy对象而不是一个DataFrame呢？# pandas 0.18.0
# doesn't work because
浏览 2提问于2016-04-03得票数 7
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我想按test对df进行分组，然后过滤掉列A为STATION而列A为END的行之间的行(我已经在下面的df中标记了它们)。 请注意，字母区分大小写(即必须是STATION而不是Station)。
浏览 15提问于2021-06-30得票数 1
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我想使用pandas groupby和head有条件地过滤这个数据帧。, 6], ['No', 3], ['Maybe', 10], ['Maybe', 2],过滤的行数是可变的，但始终应该是偶数(每组的最大偶数行</
浏览 0提问于2017-12-27得票数 0
我有一个400.000行15列的csv文件。我必须对每一行进行多次过滤操作。因此，我想使用pandas和groupby来尝试提高性能。使用groupby很快，但get_group似乎很慢。import pandas as pd
df = pd.read_csv(filepath, sep=',', na_values=['
浏览 1提问于2014-08-14得票数 3
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在不提供分组的情况下，使用pandas.pivot_table计算整个表上的聚合函数的最佳方法是什么？例如，如果我想将A、B、C的和计算成一个有一行的表，而不按任何列进行分组：>>>package&#x
浏览 10提问于2015-07-01得票数 2
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import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(columns=['bar', 'foo'])
df1['bar'] = [中使用groupby来返回一个数据帧，该数据帧可以过滤出具有满足条件的bar的行。具体地说，如果此bar的foo值之一不在lower_bound和upper_bound之间，我希望使用<
浏览 1提问于2017-02-15得票数 6
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我有一个这样的df，大约有1000行：0 1.345 2.4562 0.023 3.548 0 17 9.443 6.4433
我可以通过创建一
浏览 0提问于2017-10-19得票数 2
我有一个使用案例，我得到了更大的csv文件，需要在三列标签上执行groupby，并且需要对特定列的匹配行值求和，如果它是一个整数，如果它是一个应该替换为“NA”的字符串，我尝试使用pandas来继续，Import pandas as pddata = df.groupby([‘X’,’Y’,’Z’])[‘ADJ’].sum()
浏览 44提问于2020-04-29得票数 0
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我正在处理熊猫操作，并且只想为每一列"B“选择最后两行。如何不使用reset_index和过滤器(在groupby中执行)df = pd.DataFrame({ 'B': [0,1,2,5,7,2,1,4,1,0,2],})
我的
浏览 2提问于2022-05-16得票数 1
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当我在pandas数据帧上使用groupby时，用于分组的列会自动创建一个索引。如果我想稍后使用该列，我可以这样做：有没有办法，我可以使用groupby而不创建索引？指定as_index=False不起作用。
浏览 1提问于2014-09-21得票数 0
我使用此代码是为了按年份df = pd.read_csv('..foundation'] = pd.to_datetime(df['foundation'])df = df.groupbyEngland, UK http://dbpedia.org/resource/Natural_gas http://dbpedia.org&#x
浏览 81提问于2021-11-09得票数 0
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我一直试图找出最优雅的方法来查找列表中特定ID的最大索引。这个想法是，在我收到的数据中，有时我会得到一个重复的ID。我被告知要使用最近的ID值，因为这是列表中最新的ID值。我用Pandas实现了这一点，这是很棒的，但我觉得必须有更好的方法，而不必使用Pandas。import pandas as pd
list = [
浏览 4提问于2020-03-23得票数 1
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我需要一个用于潘达斯 drop_duplicates(keep=False)的解决方案。不幸的是，keep=False选项无法在pyspark中使用..。Pandas示例： 'B': [3, 3, 5],df.drop_duplicates(subset=['
浏览 1提问于2019-01-09得票数 1
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我在Pandas中组合以下步骤时遇到了问题:我有来自2个实体的快照。我已经找到了每个日期的两个实体之间的对象交集，这些对象存储在列表列表中(每个日期一个子列表)。我现在想要过滤每个实体的原始数据帧，以便只考虑交叉点，所以我尝试使用布尔索引来过滤，同时也使用groupby。关于我试图构建的循环，请参见下面的内容：for date_sublist
浏览 0提问于2018-06-30得票数 0
我将groupby方法应用于我的dataframe df，以便获得列X的每个值的平均值(百分比)。df1 = df.groupby('percentage')['ratio'].mean() 这是对于每个百分比值，我有一个比率值的平均值(因为我有很多数据点)。现在我想绘制新的百分比(X)与新的比率值(Y)，但不知何故我不能。df1:,0给了我一条错误消息，好像这不是我第一列的写调用。 我怎么能画
浏览 49提问于2019-06-29得票数 0
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