我有一个如下所示的PandasDataFrame:abcd0Apple3571Banana4482Cherry7133Apple347我想按“a”列对行进行分组，同时将“c”列中的值替换为分组行中值的平均值，并添加另一列，其平均值为“c”列中值的标准偏差计算出来的。对于所有被分组的行，“b”或“d”列中的值是恒定的。因此，所需的输出将是:abcde0Apple34.570.7071071Banana44802Cherry7130实现这一目标的最佳方法是什么？ 最佳答案 您可以使用groupby-aggoperation:In[38]
我有一个如下所示的PandasDataFrame:abcd0Apple3571Banana4482Cherry7133Apple347我想按“a”列对行进行分组，同时将“c”列中的值替换为分组行中值的平均值，并添加另一列，其平均值为“c”列中值的标准偏差计算出来的。对于所有被分组的行，“b”或“d”列中的值是恒定的。因此，所需的输出将是:abcde0Apple34.570.7071071Banana44802Cherry7130实现这一目标的最佳方法是什么？ 最佳答案 您可以使用groupby-aggoperation:In[38]
我有一个pandas数据框，其中有几行几乎是重复的，除了一个值。我的目标是将这些行合并或“合并”成一行，而不是对数值求和。这是我正在使用的示例:NameSidUse_CaseRevenueAxx01Voice$10.00Axx01SMS$10.00Bxx02Voice$5.00Cxx03Voice$15.00Cxx03SMS$15.00Cxx03Video$15.00这就是我想要的:NameSidUse_CaseRevenueAxx01Voice,SMS$10.00Bxx02Voice$5.00Cxx03Voice,SMS,Video$15.00我不想对“收入”列求和的原因是因为我的表
我有一个pandas数据框，其中有几行几乎是重复的，除了一个值。我的目标是将这些行合并或“合并”成一行，而不是对数值求和。这是我正在使用的示例:NameSidUse_CaseRevenueAxx01Voice$10.00Axx01SMS$10.00Bxx02Voice$5.00Cxx03Voice$15.00Cxx03SMS$15.00Cxx03Video$15.00这就是我想要的:NameSidUse_CaseRevenueAxx01Voice,SMS$10.00Bxx02Voice$5.00Cxx03Voice,SMS,Video$15.00我不想对“收入”列求和的原因是因为我的表
我经常使用pandas通过范围条件进行合并(连接)。例如，如果有2个数据框:A(A_id，A_value)B(B_id、B_low、B_high、B_name)它们很大且大小大致相同(假设每个记录2M条)。我想在A和B之间进行内部连接，因此A_value将在B_low和B_high之间。使用SQL语法:SELECT*FROMA,BWHEREA_valuebetweenB_lowandB_high这将非常简单、简短且高效。同时，在pandas中，唯一的方法(我发现没有使用循环)是在两个表中创建一个虚拟列，加入它(相当于交叉连接)，然后过滤掉不需要的行。这听起来沉重而复杂:A['dummy
我经常使用pandas通过范围条件进行合并(连接)。例如，如果有2个数据框:A(A_id，A_value)B(B_id、B_low、B_high、B_name)它们很大且大小大致相同(假设每个记录2M条)。我想在A和B之间进行内部连接，因此A_value将在B_low和B_high之间。使用SQL语法:SELECT*FROMA,BWHEREA_valuebetweenB_lowandB_high这将非常简单、简短且高效。同时，在pandas中，唯一的方法(我发现没有使用循环)是在两个表中创建一个虚拟列，加入它(相当于交叉连接)，然后过滤掉不需要的行。这听起来沉重而复杂:A['dummy
我有一个如下所示的CSV:gene,stem1,stem2,stem3,b1,b2,b3,special_colfoo,20,10,11,23,22,79,3bar,17,13,505,12,13,88,1qui,17,13,5,12,13,88,3作为数据框，它看起来像这样:In[17]:importpandasaspdIn[20]:df=pd.read_table("http://dpaste.com/3PQV3FA.txt",sep=",")In[21]:dfOut[21]:genestem1stem2stem3b1b2b3special_col0foo2010112322793
我有一个如下所示的CSV:gene,stem1,stem2,stem3,b1,b2,b3,special_colfoo,20,10,11,23,22,79,3bar,17,13,505,12,13,88,1qui,17,13,5,12,13,88,3作为数据框，它看起来像这样:In[17]:importpandasaspdIn[20]:df=pd.read_table("http://dpaste.com/3PQV3FA.txt",sep=",")In[21]:dfOut[21]:genestem1stem2stem3b1b2b3special_col0foo2010112322793
对于数据框In[2]:df=pd.DataFrame({'Name':['foo','bar']*3,...:'Rank':np.random.randint(0,3,6),...:'Val':np.random.rand(6)})...:dfOut[2]:NameRankVal0foo00.2993971bar00.9092282foo00.5177003bar00.9298634foo10.2093245bar20.381515我有兴趣按名称和排名进行分组，并可能获取汇总值In[3]:group=df.groupby(['Name','Rank'])In[4]:agg=group.
对于数据框In[2]:df=pd.DataFrame({'Name':['foo','bar']*3,...:'Rank':np.random.randint(0,3,6),...:'Val':np.random.rand(6)})...:dfOut[2]:NameRankVal0foo00.2993971bar00.9092282foo00.5177003bar00.9298634foo10.2093245bar20.381515我有兴趣按名称和排名进行分组，并可能获取汇总值In[3]:group=df.groupby(['Name','Rank'])In[4]:agg=group.
