我有一个巨大的项目列表，需要按一个属性对它们进行分组。然后应选择每个组中年龄最大的。简化示例:选择每个FirstName中最早的用户。using(ED.NWEntitiesctx=newED.NWEntities()){IQueryableResult=ctx.User.GroupBy(x=>x.FirstName).Select(y=>y.OrderBy(z=>z.BirthDate).FirstOrDefault()).AsQueryable();}类用户:publicpartialclassUser{publicintUserID{get;set;}publicstringFir
这是观察到的行为:In[4]:x=itertools.groupby(range(10),lambdax:True)In[5]:y=next(x)In[6]:next(x)---------------------------------------------------------------------------StopIterationTraceback(mostrecentcalllast)in()---->1next(x)StopIteration:In[7]:yOut[7]:(True,)In[8]:list(y[1])Out[8]:[9]list(y[1])的预期输出
我有一个如下所示的DataFrame示例:importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({'ID':[1,2,2,2,3,3,],'date':array(['2000-01-01','2002-01-01','2010-01-01','2003-01-01','2004-01-01','2008-01-01'],dtype='datetime64[D]')})我正在尝试获取每个ID组中的第2个最早的一天。所以我写了下面的函数:deff(x):iflen(x)==1:returnx[0]else:x.sort()returnx[1]然后我
我有如下列表[['H1','L','1']['H1','S','1']['H2','L','1']['H2','L','1']]并希望基于column1和column2进行分组。python是否在列表中提供了我可以获得以下结果的任何内容H1L1H1S1H2L2 最佳答案 您可以使用itertools.groupby,并对每组的最后一列求和。fromitertoolsimportgroupbyout=[]fork,vingroupby(l,key=lambdax:x[:2]):s=sum([int(x[-1])forxinv])out
假设我有一个DataFrame，其中的列仅包含实数值。>>dfcol1col2col300.907609824.20799113.74365915236.48884222.3586963245.09259230.00679300.000000419.319746119697.405685我想按所选列(例如col1)的四分位数(或我指定的任何其他百分位数)对其进行分组，以对这些组执行一些操作。理想情况下，我想做类似的事情:df.groupy(quartiles_of_col1).mean()#notworking,howtocodequartiles_of_col1?输出应给出对应于co
这是我的情况-In[1]:dataOut[1]:ItemType0OrangeEdible,Fruit1BananaEdible,Fruit2TomatoEdible,Vegetable3LaptopNonEdible,ElectronicIn[2]:type(data)Out[2]:pandas.core.frame.DataFrame我想做的是创建一个只有Fruits的数据框，所以我需要groupby这样Fruit存在于类型。我试过这样做:grouped=data.groupby(lambdax:"Fruit"inx,axis=1)我不知道这是否是这样做的方式，我在理解groupb
我发布这个是因为这个主题刚刚在另一个问题/答案中被提出，并且行为没有很好的记录。考虑数据框dfdf=pd.DataFrame(dict(A=list('xxxyyy'),B=[np.nan,1,2,3,4,np.nan]))AB0xNaN1x1.02x2.03y3.04y4.05yNaN我想获取由'A'列定义的每个组的第一行和最后一行。我试过了df.groupby('A').B.agg(['first','last'])firstlastAx1.02.0y3.04.0但是，这并没有给我预期的np.NaN。如何获取每个组中的实际第一个和最后一个值？ 最佳答案
从此数据框df开始:df=pd.DataFrame({'c':[1,1,1,2,2,2],'l1':['a','a','b','c','c','b'],'l2':['b','d','d','f','e','f']})cl1l201ab11ad21bd32cf42ce52bf我想对c列执行groupby以获得l1和l2列的唯一值。对于一个专栏我可以做:g=df.groupby('c')['l1'].unique()正确返回:c1[a,b]2[c,b]Name:l1,dtype:object但使用:g=df.groupby('c')['l1','l2'].unique()返回:Attrib
考虑以下示例:importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({'A':['foo','bar','foo','bar','foo','bar','foo','foo'],'B':[12,10,-2,-4,-2,5,8,7],'C':[-5,5,-20,0,1,5,4,-4]})dfOut[12]:ABC0foo12-51bar1052foo-2-203bar-404foo-215bar556foo847foo7-4这里我需要为A中的每个组计算B中元素的总和条件是C是非负的(即>=0，基于另一列的条件)。反之亦然。但是，我下面的代码失败了。
我有一个大致如下所示的数据框:>>>datapricecurrencyid21050EU51400EU41750EU84000EU7630GBP11000GBP91400GBP32000USD67000USD我需要为每种货币获取一个包含n最高价产品的新数据框，其中n取决于货币并在另一个数据框中给出:>>>select_numbernumber_to_selectcurrencyGBP2EU2USD1如果我必须选择相同数量的最高价元素，我可以使用pandas.groupby按货币对数据进行分组，然后使用分组的head方法对象。但是，head只接受一个数字，不接受数组或某些表达式。当然，我
