我在groupby之后使用rosetta.parallel.pandas_easy并行化apply，例如:fromrosetta.parallel.pandas_easyimportgroupby_to_series_to_framedf=pd.DataFrame({'a':[6,2,2],'b':[4,5,6]},index=['g1','g1','g2'])groupby_to_series_to_frame(df,np.mean,n_jobs=8,use_apply=True,by=df.index)但是，有没有人想出如何并行化返回DataFrame的函数？正如预期的那样，此代码
我已经成功地使用groupby函数按组对给定变量求和或平均，但是有没有办法聚合成一个值列表，而不是得到一个结果？(这还叫聚合吗？)我不完全确定这是我应该采取的方法，所以下面是我想用玩具数据进行的转换示例。也就是说，如果数据看起来像这样:ABC110221122011181101021113212103140我想要得到的结果类似于以下内容。我不完全确定这是否可以通过groupby聚合到列表中来完成，并且不知道从这里去哪里。假设输出:ABCNew1New2New3New4New5New611022122011810102111312103140也许我应该改为追求支点？将数据放入列的顺序无关
我已经成功地使用groupby函数按组对给定变量求和或平均，但是有没有办法聚合成一个值列表，而不是得到一个结果？(这还叫聚合吗？)我不完全确定这是我应该采取的方法，所以下面是我想用玩具数据进行的转换示例。也就是说，如果数据看起来像这样:ABC110221122011181101021113212103140我想要得到的结果类似于以下内容。我不完全确定这是否可以通过groupby聚合到列表中来完成，并且不知道从这里去哪里。假设输出:ABCNew1New2New3New4New5New611022122011810102111312103140也许我应该改为追求支点？将数据放入列的顺序无关
我在pandas数据帧上使用groupby来删除所有没有特定列最小值的行。像这样的:df1=df.groupby("item",as_index=False)["diff"].min()但是，如果我有两个以上的列，则其他列(例如我的示例中的otherstuff)将被删除。我可以使用groupby保留这些列，还是必须找到其他方法来删除行？我的数据如下:itemdiffotherstuff01211112213732-104213524962-6273008329最终应该是这样的:itemdiffotherstuff011212-622300但我得到的是:itemdiff01112-623
我在pandas数据帧上使用groupby来删除所有没有特定列最小值的行。像这样的:df1=df.groupby("item",as_index=False)["diff"].min()但是，如果我有两个以上的列，则其他列(例如我的示例中的otherstuff)将被删除。我可以使用groupby保留这些列，还是必须找到其他方法来删除行？我的数据如下:itemdiffotherstuff01211112213732-104213524962-6273008329最终应该是这样的:itemdiffotherstuff011212-622300但我得到的是:itemdiff01112-623
我有一个包含三个字符串列的数据框。我知道第三列中唯一的一个值对于前两个的每个组合都是有效的。要清理数据，我必须按数据框按前两列分组，并为每个组合选择第三列的最常见值。我的代码:importpandasaspdfromscipyimportstatssource=pd.DataFrame({'Country':['USA','USA','Russia','USA'],'City':['New-York','New-York','Sankt-Petersburg','New-York'],'Shortname':['NY','New','Spb','NY']})printsource.gr
我有一个包含三个字符串列的数据框。我知道第三列中唯一的一个值对于前两个的每个组合都是有效的。要清理数据，我必须按数据框按前两列分组，并为每个组合选择第三列的最常见值。我的代码:importpandasaspdfromscipyimportstatssource=pd.DataFrame({'Country':['USA','USA','Russia','USA'],'City':['New-York','New-York','Sankt-Petersburg','New-York'],'Shortname':['NY','New','Spb','NY']})printsource.gr
在Pandas数据框上执行groupby的最佳方法是什么，但从该groupby中排除某些列？例如我有以下数据框:CodeCountryItem_CodeItemEle_CodeUnitY1961Y1962Y19632Afghanistan15Wheat5312Ha1020302Afghanistan25Maize5312Ha1020304Angola15Wheat7312Ha3040504Angola25Maize7312Ha304050我想按Country和Item_Code列分组，只计算Y1961、Y1962和Y1963列下的行的总和。生成的数据框应如下所示:CodeCountry
在Pandas数据框上执行groupby的最佳方法是什么，但从该groupby中排除某些列？例如我有以下数据框:CodeCountryItem_CodeItemEle_CodeUnitY1961Y1962Y19632Afghanistan15Wheat5312Ha1020302Afghanistan25Maize5312Ha1020304Angola15Wheat7312Ha3040504Angola25Maize7312Ha304050我想按Country和Item_Code列分组，只计算Y1961、Y1962和Y1963列下的行的总和。生成的数据框应如下所示:CodeCountry
之前在编程的时候一直都有用到Linq的GroupBy方法来给集合分组，但是一直不太清楚这个方法到底返回值是什么样的，今天找个时间来总结一下。先看下官方给的释义：//摘要://根据指定的键选择器函数对序列的元素进行分组。////返回结果://IEnumerable>在C#或IEnumerable(OfIGrouping(OfTKey,//TSource))中VisualBasic其中每个System.Linq.IGrouping`2对象包含一系列对象和一个密钥。publicstaticIEnumerable>GroupBy(thisIEnumerablesource,FunckeySelecto
