我经常使用pandasgroupby来生成堆叠表格。但后来我经常想将生成的嵌套关系输出到json。有没有办法从它产生的堆叠表中提取嵌套的json文件？假设我有一个像这样的df:yearofficecandidateamount2010mayorjoesmith100.002010mayorjaygould12.002010govnrpatimara500.002010govnrjessrapp50.002010govnrjessrapp30.00我能做到:grouped=df.groupby('year','office','candidate').sum()printgroupeda

我在使用pandasgroupby时遇到问题带有分类数据。从理论上讲，它应该非常高效:您通过整数而不是字符串进行分组和索引。但它坚持认为，当按多个类别进行分组时，每个类别组合都必须考虑在内。即使常见字符串的密度很低，我有时也会使用类别，这仅仅是因为这些字符串很长，而且可以节省内存/提高性能。有时每列中有数千个类别。当按3列分组时，pandas强制我们保存1000^3组的结果。我的问题:有没有一种方便的方法可以将groupby与类别一起使用，同时避免这种不良行为？我不是在寻找这些解决方案中的任何一个:通过numpy重新创建所有功能。在groupby之前不断转换为字符串/代码，稍后恢复为类

我有一个问题，我在网络或文档中找不到任何解决方案，即使我认为这很微不足道。我想做什么？我有一个这样的数据框CLASSFEATURE1FEATURE2FEATURE3XANaNNaNXNaNANaNBAAA我想按标签(CLASS)分组并显示每个特征中计算的NaN值的数量，使其看起来像这样。这样做的目的是大致了解缺失值如何分布在不同的类中。CLASSFEATURE1FEATURE2FEATURE3X112B000我知道如何接收nonnull-Values的数量-df.groupby['CLASS'].count()NaN-Values有类似的东西吗？我试图从size()中减去count()

我对Spark很陌生，我正在尝试用马尔可夫模型表示的质心实现一些迭代算法(期望最大化)。所以我需要做迭代和连接。我遇到的一个问题是每次迭代的时间都呈指数增长。经过一些实验，我发现在进行迭代时，需要持久化将在下一次迭代中重用的RDD，否则每次迭代spark都会创建执行计划，从头开始重新计算RDD，从而增加计算时间。init=sc.parallelize(xrange(10000000),3)init.cache()foriinrange(6):printistart=datetime.datetime.now()init2=init.map(lambdan:(n,n*3))init=in

我是python和pandas的新手，并且有以下DataFrame。如何绘制DataFrame其中每个ModelID是一个单独的图，saledate是x轴，MeanToDate是y轴？尝试data[40:76].groupby('ModelID').plot()数据帧 最佳答案 您可以通过循环groupby中的组来制作图:importmatplotlib.pyplotaspltfortitle,groupindf.groupby('ModelID'):group.plot(x='saleDate',y='MeanToDate',ti

我有一个如下所示的df:iditemcolor01truckred02truckred03carblack04truckblue05carblack我正在尝试创建一个如下所示的df:itemcolorcounttruckred2truckblue1carblack2我试过了df["count"]=df.groupby("item")["color"].transform('count')但这不是我要寻找的。感谢任何指导 最佳答案 这不是一个新列，这是一个新的DataFrame:In[11]:df.groupby(["item","c

问题我注意到在遍历Pandas时分配了内存GroupBy迭代后对象不会被释放。我使用resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss(secondanswerinthispostfordetails)来测量Python进程使用的事件内存总量。importresourceimportgcimportpandasaspdimportnumpyasnpi=np.random.choice(list(range(100)),4000)cols=list(range(int(2e4)))df=pd.DataFrame(1,index=i,col

我想在目录树的某处加入当前目录路径和相对目录路径goal_dir，所以我得到了goal_dir的绝对路径。这是我的尝试:importosgoal_dir=os.path.join(os.getcwd(),"../../my_dir")现在，如果当前目录是C:/here/I/am/，它将以C:/here/I/am/../../my_dir的形式加入它们，但我想要的是C:/here/my_dir。看来os.path.join没那么聪明。我该怎么做？ 最佳答案 您可以使用normpath,realpath或abspath:importos

是否有与Node的path.join功能类似的内置javascript(客户端)函数？我知道我可以通过以下方式加入字符串:['a','b'].join('/')问题是如果字符串已经包含一个前导/尾随“/”，那么它们将无法正确连接，例如:['a/','b'].join('/') 最佳答案 使用path模块。path.join正是您正在寻找的。Fromthedocs:path.join([path1][,path2][,...])#Joinallargumentstogetherandnormalizetheresultingpath.

我正在尝试按列分组并计算另一列的值计数。importpandasaspddftest=pd.DataFrame({'A':[1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2],'Amt':[20,20,20,30,30,30,30,40,40,10,10,40,40,40]})print(dftest)dftest看起来像AAmt012011202120313041305130613071408140921010210112401224013240进行分组grouper=dftest.groupby('A')df_grouped=grouper['Amt'].value_coun