我知道这个问题一定在某个地方得到了回答，但我就是找不到。问题:groupby操作后对每组进行采样。importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7],'b':[1,1,1,0,0,0,0]})grouped=df.groupby('b')#nowsamplefromeachgroup,e.g.,Iwant30%ofeachgroup 最佳答案 应用lambda并调用sample带参数frac:In[2]:df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7],'
我正在使用我在工作中使用了很长时间的聚合函数。这个想法是，如果传递给函数的系列长度为1(即该组只有一个观察值)，则返回该观察值。如果传递的Series的长度大于1，则观察结果以列表形式返回。这对某些人来说可能看起来很奇怪，但这不是X、Y问题，我有充分的理由想要做与这个问题无关的事情。这是我一直在使用的功能:defMakeList(x):"""Thisfunctionisusedtoaggregatedatathatneedstobekeptdistincwithinmultidayobservationsforlateruseandtransformation.Itmakesalist
我正在使用我在工作中使用了很长时间的聚合函数。这个想法是，如果传递给函数的系列长度为1(即该组只有一个观察值)，则返回该观察值。如果传递的Series的长度大于1，则观察结果以列表形式返回。这对某些人来说可能看起来很奇怪，但这不是X、Y问题，我有充分的理由想要做与这个问题无关的事情。这是我一直在使用的功能:defMakeList(x):"""Thisfunctionisusedtoaggregatedatathatneedstobekeptdistincwithinmultidayobservationsforlateruseandtransformation.Itmakesalist
我有一个如下所示的DataFrame:+----------+---------+-------+|username|post_id|views|+----------+---------+-------+|john|1|3||john|2|23||john|3|44||john|4|82||jane|7|5||jane|8|25||jane|9|46||jane|10|56|+----------+---------+-------+我想将其转换为对属于某些bin的View进行计数，如下所示:+------+------+-------+-------+--------+||1-10
我有一个如下所示的DataFrame:+----------+---------+-------+|username|post_id|views|+----------+---------+-------+|john|1|3||john|2|23||john|3|44||john|4|82||jane|7|5||jane|8|25||jane|9|46||jane|10|56|+----------+---------+-------+我想将其转换为对属于某些bin的View进行计数，如下所示:+------+------+-------+-------+--------+||1-10
我无法弄清楚Pandas.aggregate和.apply函数之间的区别。以下面为例:我加载一个数据集，做一个groupby，定义一个简单的函数，以及用户.agg或.apply.如您所见，我的函数中的打印语句会产生相同的输出在使用.agg和.apply之后。结果，另一方面是不同的。这是为什么呢？importpandasimportpandasaspdiris=pd.read_csv('iris.csv')by_species=iris.groupby('Species')deff(x):...:printtype(x)...:printx.head(3)...:return1使用应用:
我无法弄清楚Pandas.aggregate和.apply函数之间的区别。以下面为例:我加载一个数据集，做一个groupby，定义一个简单的函数，以及用户.agg或.apply.如您所见，我的函数中的打印语句会产生相同的输出在使用.agg和.apply之后。结果，另一方面是不同的。这是为什么呢？importpandasimportpandasaspdiris=pd.read_csv('iris.csv')by_species=iris.groupby('Species')deff(x):...:printtype(x)...:printx.head(3)...:return1使用应用:
我有一个看起来像这样的数据框:data={'index':['2014-06-2210:46:00','2014-06-2419:52:00','2014-06-2517:02:00','2014-06-2517:55:00','2014-07-0211:36:00','2014-07-0612:40:00','2014-07-0512:46:00','2014-07-2715:12:00'],'type':['A','B','C','A','B','C','A','C'],'sum_col':[1,2,3,1,1,3,2,1]}df=pd.DataFrame(data,columns
我有一个看起来像这样的数据框:data={'index':['2014-06-2210:46:00','2014-06-2419:52:00','2014-06-2517:02:00','2014-06-2517:55:00','2014-07-0211:36:00','2014-07-0612:40:00','2014-07-0512:46:00','2014-07-2715:12:00'],'type':['A','B','C','A','B','C','A','C'],'sum_col':[1,2,3,1,1,3,2,1]}df=pd.DataFrame(data,columns
我有许多包含重复项的大型(>35,000,000)整数列表。我需要对列表中的每个整数进行计数。以下代码有效，但似乎很慢。其他人可以使用Python和NumPy来改进基准测试吗？defgroup():importnumpyasnpfromitertoolsimportgroupbyvalues=np.array(np.random.randint(0,1返回:$pythonbench.py111.377498865根据回复:defgroup_original():importnumpyasnpfromitertoolsimportgroupbyvalues=np.array(np.ran
