想要将Pandasgroupby数据帧输出到CSV。尝试了各种StackOverflow解决方案，但没有奏效。Python3.6.1，Pandas0.20.1groupby结果如下:idmonthyearcountweek09066823214289517679843011274928368126421878723110381023416597648815117341227675109791635022512526872614238159996755686326143582想要一个看起来像的csvweekcount089517492872397647675125269967582当前代
假设我有一个像这样的pandas数据框:catval0a11a62a123b24b55b116c47c22而且我想知道，对于每个类别('cat'的每个值)，值最接近给定值的位置是什么，比如5.5。我可以减去我的目标值并取绝对值，给我这样的东西:catvalval_delt0a14.51a60.52a126.53b23.54b50.55b115.56c41.57c2216.5但我不知道下一步该去哪里。我的第一个想法是将argmin()与groupby()结合使用，但这会产生错误:In[375]:df.groupby('cat').val_delt.argmin()------------
当我在pandas数据名上应用峰度函数时，我总是会收到以下错误:AttributeError:Cannotaccesscallableattribute'kurt'of'DataFrameGroupBy'objects,tryusingthe'apply'method以下示例代码适用于所有其他统计函数(mean()、skew()等)，但不适用于峰度。df=pd.DataFrame([[0,1,1,0,0,1],[0,1,2,4,5]]).Tdf.columns=['a','b']df.groupby('a').kurt()知道如何在groupby之后应用峰度吗？谢谢!
我无法对Pandas系列对象进行分组。DataFrames很好，但我似乎无法对Series进行分组。有没有人能够让这个工作？>>>importpandasaspd>>>a=pd.Series([1,2,3,4],index=[4,3,2,1])>>>a41322314dtype:int64>>>a.groupby()Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/share/apps/install/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/generic.py",line15
我正在尝试构建一个新列，如果它是列“type”的元素第一次具有列“xx”的特定值，则该列的值为1，并在中给出0的值任何其他情况。我正在使用的原始数据框(df)是:idx=[np.array(['Jan-18','Jan-18','Feb-18','Mar-18','Mar-18','Mar-18','Apr-18','Apr-18','May-18','Jun-18','Jun-18','Jun-18','Jul-18','Aug-18','Aug-18','Sep-18','Sep-18','Oct-18','Oct-18','Oct-18','Nov-18','Dec-18','D
为了说明，我从一个二元组列表开始:importitertoolsimportoperatorraw=[(1,"one"),(2,"two"),(1,"one"),(3,"three"),(2,"two")]forkey,grpinitertools.groupby(raw,key=lambdaitem:item[0]):printkey,list(grp).pop()[1]产量:1one2two1one3three2two试图调查原因:forkey,grpinitertools.groupby(raw,key=lambdaitem:item[0]):printkey,list(grp)
在下面的数据框中，我想消除重复的cid值，以便df.groupby('date').cid.size()的输出匹配df.groupby('date').cid.nunique()的输出。我看过这个post但似乎并没有很好的解决问题的办法。df=pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/108michael/ms_thesis/master/crsp.dime.mpl.df')df.groupby('date').cid.size()date200572006237200736102008131820092664201099720116
也许groupby是错误的方法。似乎它应该工作，但我没有看到它...我想按结果对事件进行分组。这是我的数据框(df):StatusEventSUCCESSRunSUCCESSWalkSUCCESSRunFAILEDWalk这是我想要的结果:EventSUCCESSFAILEDRun21Walk01我正在尝试制作一个分组对象，但我不知道如何调用它来显示我想要的内容。grouped=df['Status'].groupby(df['Event']) 最佳答案 试试这个:pd.crosstab(df.Event,df.Status)Sta
我有一个典型的“面板数据”(在计量经济学术语中，不是pandas面板对象)。数据框有一个Date列和一个ID列，以及包含特定值的其他列。对于每个日期，我需要根据V1对ID进行横截面排名，分成10个组(十分位数)，并创建一个名为rank_col的新列(取值1到10)来确定排名。然后汇集所有rank1、rank2、...rank10跨时间获得一些统计数据，如平均值、标准差。这可以在SAS中通过以下代码轻松完成，它也说明了我的目的:procsortdata=df;byDate;procrankdata=dfout=df_rankedgroups=10;varV1;ranksrank_col;
我们可以检查pandas.core.groupby.SeriesGroupBy对象中的数据吗？ 最佳答案 第一个选项:遍历所有组。forname,groupindf.groupby(column):print(name)print(group)print('\n')第二个选项:如果您想查看特定值的组，请使用get_group方法。df.groupby(column).get_group(name) 关于python-我们可以在pandas.core.groupby.SeriesGroup
