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

uidiidvaluid11155.523143.522143.527143.529143.5211143.5从上面的数据框中，我想删除第一列，即:uid122222并提取uidiidval1155.53143.52143.57143.59143.511143.5有人可以帮忙吗？ 最佳答案 您可以通过将group_keys=False传递给groupby来避免首先在索引中包含uiddf.groupby('uid',group_keys=False).apply(lambdax:x.tail(len(x)//5))uidiidval4

这个问题在这里已经有了答案:pythongroupbybehaviour?(3个答案)关闭4年前。我有一个这样的列表[u'201003',u'200403',u'200803',u'200503',u'201303',u'200903',u'200603',u'201203',u'200303',u'200703',u'201103']让我们称这个列表为“years_list”当我按年份分组时，group_by_yrs_list=groupby(years_list,key=lambdayear_month:year_month[:-2])fork,vingroup_by_yrs_li

我有这个数据框df:U,Datetime01,2015-01-0120:00:0001,2015-02-0120:05:0001,2015-04-0121:00:0001,2015-05-0122:00:0001,2015-07-0122:05:0002,2015-08-0120:00:0002,2015-09-0121:00:0002,2014-01-0123:00:0002,2014-02-0122:05:0002,2015-01-0120:00:0002,2014-03-0121:00:0003,2015-10-0120:00:0003,2015-11-0121:00:0003,

我使用带有hack的旧版Django1.1，它支持在extra()中加入。它有效，但现在是改变的时候了。Django1.2使用RawQuerySet所以我已经为该解决方案重写了我的代码。问题是，RawQuery不支持我在代码中有很多的过滤器等。通过谷歌挖掘，onCaktusGroup我发现，我可以使用query.join()。这会很棒，但在代码中我有:LEFTOUTERJOIN"core_rating"ON("core_film"."parent_id"="core_rating"."parent_id"AND"core_rating"."user_id"=%i在query.join(

我有一些相当大的csv文件(~10gb)，想利用dask进行分析。但是，根据我设置要读入的dask对象的分区数，我的groupby结果会发生变化。我的理解是dask利用分区来获得核外处理的好处，但它仍会返回适当的groupby输出。情况似乎并非如此，我正在努力找出需要哪些替代设置。下面是一个小例子:df=pd.DataFrame({'A':np.arange(100),'B':np.random.randn(100),'C':np.random.randn(100),'Grp1':np.repeat([1,2],50),'Grp2':[3,4,5,6],25)})test_dd1=dd

这个问题在这里已经有了答案:HowtogroupbyconsecutivevaluesinpandasDataFrame(4个答案)关闭4年前。我想做的是根据最后一列(键)创建组，例如在第一组中我得到第1行。对于第二组我得到第1行和第2行。在第3组中我得到获取最后两行。我尝试使用pandasgroupby方法来做到这一点，grouped=df1.groupby('Key')但正如预期的那样，它只返回2个组。df1=pd.DataFrame({'A':['A0','A1','A2','A3','A4'],...:'B':['B0','B1','B2','B3','B4'],...:'C'

您好，我遇到了这个问题，我的数据源事件如下所示:event_iddevice_idtimestamplongitudelatitude01291826879480171752016-05-0100:55:25121.3831.2412-64016431454151547442016-05-0100:54:12103.6530.9723-48339820969414027212016-05-0100:08:05106.6029.7我正在尝试按device_id对事件进行分组，然后获取具有该device_id的每个事件的变量的总和/平均值/标准差:events['latitude_mean

我有一个简单的抵消问题，我似乎无法在之前的其他帖子中找到答案。我正在尝试按周分组，但默认的df.groupby(pd.TimeGrouper('1W'))给我从周日开始的分组。例如，我希望这个groupby在星期二开始。我试图天真地添加pd.DateOffset(days=2)作为附加参数，但这似乎不起作用。 最佳答案 偏移量字符串可以包含指定句点类型何时开始的组件。在您的情况下，您需要W-Tuedf.groupby(pd.TimeGrouper('W-Tue')) 关于python-p

假设我有一个如下所示的数据框:IDDATEVALUE131-01-20065128-02-20065131-05-200610130-06-200611231-01-20065231-02-20065231-03-20065231-04-20065如您所见，这是面板数据，其中包含同一日期不同ID的多个条目。我想要做的是为每个ID填写缺失的日期。您可以看到对于ID“1”，第二个和第三个条目之间的月份有跳跃。我想要一个如下所示的数据框:IDDATEVALUE131-01-20065128-02-20065131-03-2006NA130-04-2006NA131-05-200610130-