我在Pandas中有一张table:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'LeafID':[1,1,2,1,3,3,1,6,3,5,1],'pidx':[10,10,300,10,30,40,20,10,30,45,20],'pidy':[20,20,400,20,15,20,12,43,54,112,23],'count':[10,20,30,40,80,10,20,50,30,10,70],'score':[10,10,10,22,22,3,4,5,9,0,1]})LeafIDcountpidxpidyscore01101020101120102010
type(Table)pandas.core.frame.DataFrameTable=====================Column1Column2Column302311521231195256122223243145459154415125873对于任何熟悉pandas的人，我将如何使用.groupby()方法构建一个多值字典？我希望输出类似于这种格式:{0:[(23,1)]1:[(5,2),(2,3),(19,5)]#etc...}其中Col1值表示为键，相应的Col2和Col3是为每个Col1键。我的语法只适用于将一列汇集到.groupby()中:Table.group
我有一个包含PERSON_ID、MOVING_DATE和PLACE的3列的pandasDataFrame，如下所示:df=pandas.DataFrame([[1,datetime.datetime(2018,1,1),'NewYork'],[1,datetime.datetime(2018,1,20),'RiodeJaneiro'],[1,datetime.datetime(2018,2,13),'London'],[2,datetime.datetime(2017,6,12),'Seatle'],[2,datetime.datetime(2016,10,10),'NewMexico
我有一个包含4列(A、B、C、D)的数据框。D有一些NaN项。我想用具有相同A、B、C值的D的平均值填充NaN值。例如，如果A、B、C、D的值分别是x、y、z和Nan，那么我想将NaN值替换为A值所在行的D的平均值，B,C分别是x,y,z。 最佳答案 df['D'].fillna(df.groupby(['A','B','C'])['D'].transform('mean'))会比apply更快In[2400]:dfOut[2400]:ABCD01111.01111NaN21113.033335.0In[2401]:df['D'].
我有一个数据集，其中包含按年份划分的国家和经济指标统计数据，组织方式如下:CountryMetric2011201220132014USAGDP7402USAPop.2303GBGDP8707GBPop.2600FRGDP5001FRPop.1105我如何在pandas中使用MultiIndex创建一个数据框，该数据框仅按年份显示每个国家/地区的GDP？我试过:df=data.groupby(['Country','Metric'])但它没有正常工作。 最佳答案 在这种情况下，您实际上不需要groupby。您也没有MultiInde
我有一个这样分组的数据框；pricequantityvatdatebrand20-Jun-13Reebok7.082.2Adidas12.033.8Campus2.5384.2Woodlands23.097.2Boot3.2353.321-Jun-13Reebok7.062.2Adidas12.0233.8Campus2.5184.2Woodlands23.0297.2Boot3.2153.322-Jun-13Reebok5.023.5Adidas10.052.8Campus2.0503.5Woodlands25.046.5Boot2.5102.8我如何将'date'和'brand'分
我有一个pandas数据框df。我将它按3列分组，然后计算结果。当我这样做时，我丢失了一些信息，特别是name列。此列与desk_id列1:1映射。无论如何都将两者都包含在我的最终数据框中？这是数据框:shift_idshift_start_timeshift_end_timenameend_timedesk_idshift_hour0374230642014-01-1708:00:002014-01-1712:00:00AdamScott2014-01-1710:16:41.0400001555798721374230642014-01-1708:00:002014-01-1712:
我有一张这样的tabletimestampavg_hrhr_qualityavg_rrrr_qualityactivitysleep_summary_id142240466866229001378142240467064223002078142240467264216001178142240467466198040978142240467665184030378142240467864173010177814224046806619902011878我正在尝试按timestamp、sleepid和rr_quality对数据进行分组，其中rr_quality是>0我已经尝试了以下方法，但
关于SO的第一个问题，对pandas来说非常新，而且在术语上仍然有点不稳定:我试图找出数据帧上正确的语法/操作顺序，以便能够按B列分组，找到最大值(或最小)C列中每个组的对应值，并检索A列中该组的对应值。假设这是我的数据框:nametypevotesbobdog10petecat8fluffydog5maxcat9使用df.groupby('type').votes.agg('max')返回:dog10cat9到目前为止，还不错。但是，我想弄清楚如何返回:dog10bobcat9max我已经得到了df.groupby(['type','votes']).name.agg('max')，
我有一个每小时值的时间序列，我正在尝试每周/每月得出一些基本统计数据。如果我们使用以下抽象数据框，每一列都是时间序列:rng=pd.date_range('1/1/2016',periods=2400,freq='H')df=pd.DataFrame(np.random.randn(len(rng),4),columns=list('ABCD'),index=rng)printdf[:5]返回:ABCD2016-01-0100:00:001.5215810.1023350.7962710.3170462016-01-0101:00:00-0.369221-0.179821-1.3401
