pandas-groupby


从pandas DataFrame返回最后一个有效(非null)值

假设我有一个dataframe如下: 我可以用 b 创建一个组。 有没有一种快速的方法来获得每组中 a 的最后一个非NA值 在这种情况下,对于A组为 ,对于B组为 。 在这种情况下,系列 a 按给定的顺序排序,但情况可能并非如此。可能有另一列 c ,根据该列定义 last 。 我通过查看group

python pandas dataframe group-by pandas-groupby
使用pandas GroupBy.agg()对同一列进行多次聚合 命名汇总

给定以下 完全过大的 数据帧示例 是否有一种现有的内置方法将两个不同的聚合函数应用于同一列,而不必多次调用agg 语法上错误但直观上正确的方法是: 显然,Python不允许重复的键。 还有什么其他方式可以表达对agg的输入 也许元组列表 column, function 会更好,以允许将多个函数应

python pandas dataframe aggregate pandas-groupby
用groupby替换值意味着

我有一个DataFrame,其列包含一些带有各种负值的错误数据。 我想将值 lt 替换为它们所在组的平均值。 对于作为NA的缺失值,我会这样做: 但是如何在x lt 的条件下进行此操作 谢谢

python pandas pandas-groupby
通过熊猫DataFrame分组并选择最常用的值

我有一个包含三个字符串列的数据框。 我知道第三列中的唯一一个值对于前两个的每种组合都有效。 要清理数据,我必须按前两列按数据帧分组,并为每种组合选择第三列的最常用值。 我的代码: 最后一行代码不起作用,它显示 Key error Short name ,如果我尝试仅按城市分组,则会收到一个Asse

python pandas group-by pandas-groupby mode
使用groupby获取分组中具有最大值的行

在按 Sp , Mt 列分组后,如何查找熊猫数据框中所有具有count列最大值的行 示例 :以下dataFrame,我按 Sp , Mt 分组: 预期的输出:获取各组之间计数最大的结果行,例如: 例 :此数据框,我按 Sp , Mt 分组: 对于上面的示例,我想获取每个组中count等于max的所

python pandas max pandas-groupby
使用pandas GroupBy获取每个组的统计信息(例如计数,均值等)? GroupBy.describe

我有一个数据框df ,我从中使用了几列到groupby : 通过以上方法,我几乎得到了所需的表 数据框 。 缺少的是另外一列,其中包含每个组中的行数。 换句话说,我有意思,但我也想知道有多少个数字被用来获得这些价值。 例如,在第一组中有 个值,在第二组中有 个,依此类推。 简而言之:如何获取数据框

python pandas dataframe group-by pandas-groupby
大熊猫的.groupby对面是否有“取消组合”操作?

假设我们采用熊猫数据帧...... 然后做一个groupby ...... 然后做一些聚合 汇总操作 在我的例子中,我的函数name join聚合名称 : 因此,分组汇总输出为: 题: 是否有快速,有效的方法从聚合表中获取以下内容 注意: age栏值只是示例,我不关心在这个具体示例中取平均值后丢失

python pandas group-by pandas-groupby
在大熊猫按日期分组后计算观察值,当日期不唯一时

当时间戳不唯一时,在Pandas DataFrame中按日期计算观察值的最佳方法是什么 理想情况下,输出将提供每天的观测数量 或其他一些更高阶的时间单位 。 然后可以使用它来绘制活动随时间的变化。

python pandas datetime pandas-groupby
按照Pandas中的组大小对分组数据进行排序

我的数据集中有两列,col 和col 。 我希望按照col 对数据进行分组,然后根据每个组的大小对数据进行排序。 也就是说,我想以其大小的升序显示组。 我编写了用于分组和显示数据的代码,如下所示: 在显示数据之前,我需要按照组大小对其进行排序,这是我无法做到的。

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按行名称对Pandas DataFrame进行分组

我有一个简单的Pandas DataFrame,它具有行名和 列,如下所示。 与上面的示例一样,某些行名称会重复。 我想按行名称对DataFrame进行分组,以便随后可以按组执行聚合操作 例如,计数,均值 。 例如,我可能想找出row 和row 在df出现一次,而row 出现一次。 我知道grou

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