pandas-groupby

5Ciepło

3Odpowiedz

Pandy: Użyj groupby na każdym elemencie listy

Może brakuje mi tego, co oczywiste. Mam dataframe pandy, który wygląda tak: id product categories 0 Silmarillion ['Book', 'Fantasy'] 1 Headphones ['Electronic', 'Material'] 2

15Ciepło

3Odpowiedz

Różnica czasu w ramach grupy przez obiekty w Pythonie Pand

Mam dataframe, który wygląda tak: from to datetime other ------------------------------------------------- 11 1 2016-11-06 22:00:00 - 11 1 2016-11-06 20:00:00 - 11 1 2016-11-06 15:4

6Ciepło

3Odpowiedz

Przyrost wypełnienia Pandy w tył o 12 miesięcy

Mam ramkę danych z nazwami kursów dla każdego roku. Muszę znaleźć czas w miesiącach, począwszy od roku 2016. from io import StringIO import pandas as pd u_cols = ['page_id','web_id'] audit_trail

7Ciepło

2Odpowiedz

Pandy Groupby Spójne poziomy, nawet jeśli puste

Próbuję użyć grupy, aby utworzyć nową ramkę danych, ale potrzebuję, aby indeks multi był spójny. Niezależnie od tego, czy istnieje kategoria sub, chciałbym to być tworzone jak następuje: import pandas

13Ciepło

1Odpowiedz

Dlaczego groupby jest tak szybki?

Jest to kolejne pytanie do this one, gdzie jezrael użył pandas.DataFrame.groupby, aby zwiększyć o współczynnik kilkuset szybkość tworzenia listy. Szczególnie, pozwala df być duża dataframe, następnie

6Ciepło

3Odpowiedz

Sortowanie Pand DataFrames

Mam pandas Dataframe z danymi samochodu. Chcę znaleźć najlepiej sprzedające się dwa modele dla każdego Stwórcy, a następnie zrównać twórców, schodząc. Maker Model No Sold(,000s) Ford Kuga 35 Ford Fo

5Ciepło

3Odpowiedz

Nowa kolumna w pand - dodając serię do dataframe stosując listę GroupBy

podać następujące df Id other concat 0 A z 1 1 A y 2 2 B x 3 3 B w 4 4 B v 5 5 B u 6 Chcę wynik z new kolumny ze zgrupowanych wartości jako listy Id other concat new 0 A z 1

5Ciepło

1Odpowiedz

Pandy: Grupuj, aby utworzyć tabelę z wartościami zliczania i liczenia

Mój cel jest prosty, ale nie wiem, czy jest to możliwe. Powtarzalny przykład: można przejść z tego: raw_data = {'score': [1, 3, 4, 4, 1, 2, 2, 4, 4, 2], 'player': ['Miller', 'Jacobson', 'Ali', '

9Ciepło

3Odpowiedz

Pandy wybrać wiersze jeśli ID pojawiają się kilka razy

Mam tabeli tak: CustID Purchase Time A Item1 01/01/2011 B Item2 01/01/2011 C Item1 01/02/2011 A Item2 03/01/2011 Chciałbym zaznaczyć wiersze z custid pojawić się więcej niż 1 na stole.

8Ciepło

2Odpowiedz

Użyj Pandy groupby() + apply() z argumentami

Chciałbym użyć df.groupby() w połączeniu z apply(), aby zastosować funkcję do każdego wiersza na grupę. normalnie użyć następującego kodu, który zwykle działa (uwaga, że to jest bez groupby()): df.a