找到一个规范化的数据帧会删除用于分组的列，这样它就不能在后续的分组操作中使用。例如(编辑:更新):df=pd.DataFrame({'a':[1,1,2,3,2,3],'b':[0,1,2,3,4,5]})ab010111222333424535df.groupby('a').transform(lambdax:x)b001122334455现在，对于组上的大多数操作，“缺失”列成为一个新索引(然后可以使用reset_index或设置as_index=False进行调整)，但是当使用转换时，它就消失了，留下原始索引和没有key的新数据集。编辑:这是我希望能够做的事情的一个例子df.gr
我将从3个简单的示例开始:pd.DataFrame([[True]]).sum()01dtype:int64pd.DataFrame([True]).sum()01dtype:int64pd.Series([True]).sum()1所有这些都符合预期。这是一个更复杂的例子。df=pd.DataFrame([['a','A',True],['a','B',False],['a','C',True],['b','A',True],['b','B',True],['b','C',False],],columns=list('XYZ'))df.Z.sum()4也符合预期。但是，如果我grou
我有一个看起来像这样的DataFrame...idnvalue0ID1251ID1302ID2303ID250我想在此框架中添加另一列，即按“idn”分组的最大“值”我想要这样的结果。idnvaluemax_val0ID125301ID130302ID230503ID25050我可以像这样使用组来提取“值”的最大值...df[['idn','value']].groupby('idn')['value'].max()但是，我无法将该结果合并回原始DataFrame。获得预期结果的最佳方法是什么？谢谢 最佳答案 对groupby对象使
我经常想通过组合分组DataFrame的多个列来创建一个新的DataFrame。apply()函数允许我这样做，但它要求我创建一个不需要的索引:In[359]:df=pandas.DataFrame({'x':3*['a']+2*['b'],'y':np.random.normal(size=5),'z':np.random.normal(size=5)})In[360]:dfOut[360]:xyz0a0.201980-0.4703881a0.190846-2.0890322a-1.1310100.2278593b-0.263865-1.9065754b-1.335956-0.722
我有以下Pandas数据框:In[66]:hdf.size()Out[66]:ab00.0210040.11199030.21865790.34173490.42027230.51009060.6563860.760800.835960.923911.019631.117301.216631.316141.41309...1860.2150.390.4210.541870.230.3100.4220.5101880.0110.1190.2200.3130.470.550.61Length:4572,dtype:int64你看，a从0...188和b在每个组中从某个值到某个值。并且作为指
我想更改以下代码显示的订单日期。我想要的是顺序为(周一、周二、周三、周四、周五、周六、周日)的结果-我应该说，按特定预定义的顺序按键排序吗？这是我的代码，需要一些调整:f8=df_toy_indoor2.groupby(['device_id','day'])['dwell_time'].sum()print(f8)当前结果:device_iddaydevice_112Thu436518Wed636451Fri770307Tue792066Mon826862Sat953503Sun1019298device_223Mon2534895Thu2857429Tue3303173Fri354
我正在尝试在Pandas中一起使用groupby、nlargest和sum函数，但无法使其正常工作。StateCountyPopulationAlabamaa100Alabamab50Alabamac40Alabamad5Alabamae1...Wyominga.51180Wyomingb.51150Wyomingc.5156Wyomingd.515我想使用groupby按州选择，然后按人口获得前2个县。然后仅使用前2个县的人口数字来计算该州的总和。最后，我会得到一个包含州和人口(前2个县)的列表。我可以让groupby和nlargest正常工作，但是获取nlargest(2)的总和是
我有一个DataFrame，它是由groupbywith创建的:agg_df=df.groupby(['X','Y','Z']).agg({'amount':np.sum,'ID':pd.Series.unique,})在我对agg_df应用一些过滤后，我想连接IDagg_df=agg_df.groupby(['X','Y']).agg({#Zisnotiningroupbynow'amount':np.sum,'ID':pd.Series.unique,})但我在第二个'ID':pd.Series.unique处遇到错误:ValueError:Functiondoesnotreduc
PandasGroupby应用函数计算大于零的值我按以下方式使用groupby和agg:df.groupby('group')['a'].agg({'mean':np.mean,'std':np.std})我还想计算同一列['a']中大于零的值下面一行按照我的意愿进行计数，sum(x>0forxindf['a'])但是我在申请groupby时无法正常工作。以下是我尝试将pandas计算应用于groupby的示例:df.groupby('group')['a'].apply(sum(x>0forxindf['a']))但我收到一条错误消息:AttributeError:'numpy.in
我正在使用一些有关杀菌剂使用情况的数据，其中包含年份、杀菌剂、使用量，以及PandasDataFrame中一些不相关的列。它看起来有点像:Year,State,Fungicide,Value2011,California,A,128792011,California,B,295722011,Florida,A,86452011,Florida,B,195732009,California,A,87642009,California,B,98643,...我想要的是随时间推移使用的总杀菌剂的单个图，并为每种单独的杀菌剂绘制一条线(不同颜色)。我使用.groupby获取每年使用的每种杀菌剂
