如何遍历.groupby('...').size()命令生成的Pandas系列并获取组名和组数。例如，如果我有:foo-1708511425我如何循环它们，以便在每次迭代中我都会在变量中包含-1&7、0&85、1&14和2&5？我尝试了enumerate选项，但效果不佳。示例:fori,rowinenumerate(df.groupby(['foo']).size()):print(i,row)i不返回-1、0、1和2，而是返回0、1、2、3。 最佳答案 更新:给定一个Pandas系列:s=pd.Series([1,2,3,4],i

我经常使用pandas的agg()函数对data.frame的每一列运行汇总统计信息。例如，以下是生成均值和标准差的方法:df=pd.DataFrame({'A':['group1','group1','group2','group2','group3','group3'],'B':[10,12,10,25,10,12],'C':[100,102,100,250,100,102]})>>>df[output]ABC0group1101001group1121022group2101003group2252504group3101005group312102在这两种情况下，将各个行发送到

我在之前的帖子中询问了大规模动态字符串连接的最有效方法，我被建议使用join方法，这是最好，最简单和最快的方法(正如大家所说的那样)。但是当我在玩字符串连接时，我发现了一些奇怪的(？)结果。我确定发生了什么事，但我无法完全理解。这是我所做的:我定义了这些函数:importtimeitdefx():s=[]foriinrange(100):#Othercodeshere...s.append("abcdefg"[i%7])return''.join(s)defy():s=''foriinrange(100):#Othercodeshere...s+="abcdefg"[i%7]retur

我需要执行这个查询::selectfield11,field12fromTable_1t1leftouterjoinTable_2t2ONt2.tbl1_id=t1.tbl1_idwheret2.tbl2_idisnull我在python中有这些类:classTable1(Base):....classTable2(Base):table_id=Column(Integer,ForeignKey('Table1.id',ondelete='CASCADE'),)....我如何从下面到达上面？ 最佳答案 q=session.query

我有以下数据框:df=pd.DataFrame([(1,1,'term1'),(1,2,'term2'),(1,1,'term1'),(1,1,'term2'),(2,2,'term3'),(2,3,'term1'),(2,2,'term1')],columns=['id','group','term'])我想按id和group对它进行分组，并计算这个id，组对的每个术语的数量。所以最后我会得到这样的东西:我能够通过使用df.iterrows()遍历所有行并创建一个新的数据框来实现我想要的，但这显然效率低下。(如果有帮助，我事先知道所有术语的列表，其中大约有10个)。看起来我必须先分组

我很确定曾经运行过一些有问题的代码(在较旧的pandas版本上)。在0.9上，我得到Nonumerictypestoaggregate错误。有什么想法吗？In[31]:dataOut[31]:DatetimeIndex:2557entries,2004-01-0100:00:00to2010-12-3100:00:00Freq:Columns:360entries,-89.75to89.75dtypes:object(360)In[32]:latedges=linspace(-90.,90.,73)In[33]:lats_new=linspace(-87.5,87.5,72)In[34

我开始学习Pandas，并试图找到最Pythonic(或Panda-thonic？)的方法来完成某些任务。假设我们有一个包含A、B和C列的DataFrame。A列包含bool值:每一行的A值为真或假。B列有一些我们想要绘制的重要值。我们想要发现的是A设置为false的行的B值与A设置为true的行的B值之间的细微差别。换句话说，我怎样才能按A列的值(真或假)进行分组，然后在同一张图上为两个组绘制B列的值？这两个数据集应该用不同的颜色来区分这些点。接下来，让我们为这个程序添加另一个功能:在绘图之前，我们要为每一行计算另一个值并将其存储在D列中。这个值是在A之前的整个五分钟内存储在B中的所

我想在python中构建一个绝对路径，同时对路径分隔符之类的东西保持相当的清醒。edit0:例如在我的文件系统/etc/init.d(或C:\etc\init.d在w32上)，我只想从元素etc和init.d构造它(在w32上，我可能还需要一个磁盘ID，像C:)为了不必担心路径分隔符，os.join.path()显然是首选工具。但似乎这只会创建relative路径:print("MYPATH:%s"%(os.path.join('etc','init.d'),)MYPATH:etc/init.d添加一个虚拟的第一个元素(例如'')没有任何帮助:print("MYPATH:%s"%(os

在一个具体问题上，假设我有一个DataFrameDFwordtagcount0aS301theS202aT603anT54theT10我想为每个“单词”找到“计数”最多的“标签”。所以返回会是这样的wordtagcount1theS202aT603anT5我不关心计数列，也不关心订单/索引是原始的还是困惑的。返回字典{'the':'S',...}就可以了。我希望我能做到DF.groupby(['word']).agg(lambdax:x['tag'][x['count'].argmax()])但它不起作用。我无法访问列信息。更抽象地说，agg(function)中的function将其

我倾向于只对路径('/')使用正斜杠，python也很喜欢它在Windows上。在os.path.join的描述中，如果你想跨平台，这是正确的方法。但是当我使用它时，我得到了混合斜线:importosa='c:/'b='myFirstDirectory/'c='mySecondDirectory'd='myThirdDirectory'e='myExecutable.exe'printos.path.join(a,b,c,d,e)#Result:c:/myFirstDirectory/mySecondDirectory\myThirdDirectory\myExecutable.exe