在pandas.DataFrame.groupby，有一个参数group_keys，我收集它应该做一些与如何将组键包含在数据帧子集中有关的事情。根据文档:group_keys:boolean,defaultTrueWhencallingapply,addgroupkeystoindextoidentifypieces但是，我真的找不到任何group_keys产生实际影响的示例:importpandasaspddf=pd.DataFrame([[0,1,3],[3,1,1],[3,0,0],[2,3,3],[2,1,0]],columns=list('xyz'))gby=df.group
好的，所以我有一个数据框，其中包含时间序列数据，每列都有一个多行索引。这是数据的样例，它是csv格式的。加载数据在这里不是问题。我想要做的是能够创建一个箱线图，其中包含根据多索引特定行中的不同类别分组的数据。例如，如果我要按“SPECIES”分组，我将在时间序列中的特定时间为每个组提供“aq”、“gr”、“mix”、“sed”和一个框。我试过了:grouped=data['2013-08-17'].groupby(axis=1,level='SPECIES')grouped.boxplot()但它给了我组中每个点的箱线图(平线)，而不是分组集。是否有捷径可寻？我没有任何分组问题，因为我
所以我有一个数据框df1，如下所示:ABC1foo12California2foo22California3bar8RhodeIsland4bar32RhodeIsland5baz15Ohio6baz26Ohio我想按列A分组，然后对列B求和，同时保留列C中的值。像这样的:ABC1foo34California2bar40RhodeIsland3baz41Ohio问题是，当我说df.groupby('A').sum()列C被移除，返回BAbar40baz41foo34当我分组和求和时，如何解决这个问题并保留列C？ 最佳答案 这样做的
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
Inanearlierquestion我了解到show()上的行为取决于backend由matplotlib使用。当时我正在寻找一种方法来防止show()删除图形的绘图元素，得出的结论是通过从Qt4Agg切换到TkAgg，即使图形被保留，绘图元素也会被保留。关闭。如果可能的话，我想通过学习如何配置Qt4agg后端以使其行为符合要求来增强我的超能力。 最佳答案 与其尝试对后端进行额外控制，不如自己创建图表并保留对它们的引用，如您对第一个问题的最高评价答案所示。正如您在此处要求的那样，尝试操纵后端的问题在于，后端并非打算在您查看完数据后
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
我想通过pandas的agg()函数传递numpypercentile()函数，就像我在下面使用各种其他numpy统计函数一样。现在我有一个如下所示的数据框:AGGREGATEMY_COLUMNA10A12B5B9A84B22我的代码如下所示:grouped=dataframe.groupby('AGGREGATE')column=grouped['MY_COLUMN']column.agg([np.sum,np.mean,np.std,np.median,np.var,np.min,np.max])上面的代码有效，但我想做类似的事情column.agg([np.sum,np.mean
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
编辑:如果我明确地将matplotlib的后端从“Qt4Agg”更改为“Agg”，那么我就可以毫无错误地运行我的代码。我认为这是后端的错误?我正在编写一些代码来自动处理大量数据。代码首先解析我的数据文件并存储所有相关位。然后我有不同的函数来生成我需要的每个图表(总共大约有25个)。但是，我一直遇到某种内存错误，我认为这是因为Matplotlib/PyPlot没有正确释放内存。每个绘图函数都以pyplot.close(fig)命令结束，因为我只想保存图形而不是立即查看它们，它们确实不包含pyplot.show()。如果我在解释器中单独运行绘图函数，那么我不会遇到任何问题。但是，如果我创建
