我想将df.groupby()与apply()结合使用，将函数应用于每组的每一行。我通常使用以下代码，它通常可以工作(注意，这是没有groupby()):df.apply(myFunction,args=(arg1,))使用groupby()我尝试了以下操作:df.groupby('columnName').apply(myFunction,args=(arg1,))但是，我收到以下错误:TypeError:myFunction()gotanunexpectedkeywordargument'args'因此，我的问题是:如何将groupby()和apply()与需要参数的函数一起使用？
我有以下pythonpandas数据框:df=pd.DataFrame({'A':[1,1,1,1,2,2,2,3,3,4,4,4],'B':[5,5,6,7,5,6,6,7,7,6,7,7],'C':[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]});dfABC01511151216131714251526162617371837194611047111471我想要另一列存储固定(两者)A和B的C值的总和值。也就是说，类似于:ABCD01512115122161131711425115261262612737128371294611104712114712我已经尝试过使用pand
我有以下pythonpandas数据框:df=pd.DataFrame({'A':[1,1,1,1,2,2,2,3,3,4,4,4],'B':[5,5,6,7,5,6,6,7,7,6,7,7],'C':[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]});dfABC01511151216131714251526162617371837194611047111471我想要另一列存储固定(两者)A和B的C值的总和值。也就是说，类似于:ABCD01512115122161131711425115261262612737128371294611104712114712我已经尝试过使用pand
我正在寻找一种方法来获取GroupBy对象中所有键的列表，但我似乎无法通过文档或Google找到一个。肯定有一种方法可以通过它们的key访问组，如下所示:df_gb=df.groupby(['EmployeeNumber'])df_gb.get_group(key)...所以我认为有一种方法可以访问GroupBy对象中的键列表(或类似列表)。我正在寻找这样的东西:df_gb.keysOut:[1234,2356,6894,9492]我想我可以遍历GroupBy对象并以这种方式获取key，但我认为必须有更好的方法。 最佳答案 您可以通
我正在寻找一种方法来获取GroupBy对象中所有键的列表，但我似乎无法通过文档或Google找到一个。肯定有一种方法可以通过它们的key访问组，如下所示:df_gb=df.groupby(['EmployeeNumber'])df_gb.get_group(key)...所以我认为有一种方法可以访问GroupBy对象中的键列表(或类似列表)。我正在寻找这样的东西:df_gb.keysOut:[1234,2356,6894,9492]我想我可以遍历GroupBy对象并以这种方式获取key，但我认为必须有更好的方法。 最佳答案 您可以通
我知道这个问题一定在某个地方得到了回答，但我就是找不到。问题:groupby操作后对每组进行采样。importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7],'b':[1,1,1,0,0,0,0]})grouped=df.groupby('b')#nowsamplefromeachgroup,e.g.,Iwant30%ofeachgroup 最佳答案 应用lambda并调用sample带参数frac:In[2]:df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7],'
我知道这个问题一定在某个地方得到了回答，但我就是找不到。问题:groupby操作后对每组进行采样。importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7],'b':[1,1,1,0,0,0,0]})grouped=df.groupby('b')#nowsamplefromeachgroup,e.g.,Iwant30%ofeachgroup 最佳答案 应用lambda并调用sample带参数frac:In[2]:df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7],'
我正在使用我在工作中使用了很长时间的聚合函数。这个想法是，如果传递给函数的系列长度为1(即该组只有一个观察值)，则返回该观察值。如果传递的Series的长度大于1，则观察结果以列表形式返回。这对某些人来说可能看起来很奇怪，但这不是X、Y问题，我有充分的理由想要做与这个问题无关的事情。这是我一直在使用的功能:defMakeList(x):"""Thisfunctionisusedtoaggregatedatathatneedstobekeptdistincwithinmultidayobservationsforlateruseandtransformation.Itmakesalist
我正在使用我在工作中使用了很长时间的聚合函数。这个想法是，如果传递给函数的系列长度为1(即该组只有一个观察值)，则返回该观察值。如果传递的Series的长度大于1，则观察结果以列表形式返回。这对某些人来说可能看起来很奇怪，但这不是X、Y问题，我有充分的理由想要做与这个问题无关的事情。这是我一直在使用的功能:defMakeList(x):"""Thisfunctionisusedtoaggregatedatathatneedstobekeptdistincwithinmultidayobservationsforlateruseandtransformation.Itmakesalist
我有一个如下所示的DataFrame:+----------+---------+-------+|username|post_id|views|+----------+---------+-------+|john|1|3||john|2|23||john|3|44||john|4|82||jane|7|5||jane|8|25||jane|9|46||jane|10|56|+----------+---------+-------+我想将其转换为对属于某些bin的View进行计数，如下所示:+------+------+-------+-------+--------+||1-10
