我有一个时间序列对象grouped类型的.grouped.sum()给出了预期的结果，但我无法让rolling_sum与groupby一起使用目的。有什么方法可以将滚动功能应用于groupby对象？例如:x=range(0,6)id=['a','a','a','b','b','b']df=DataFrame(zip(id,x),columns=['id','x'])df.groupby('id').sum()idxa3b12但是，我想要类似的东西:idx0a01a12a33b34b75b12 最佳答案 对于遇到这个老问题的Googl
我的第一个SO问题:我对Pandas(0.12.0-4)中groupby的应用方法的这种行为感到困惑，它似乎将函数TWICE应用于数据帧的第一行。例如:>>>frompandasimportSeries,DataFrame>>>importpandasaspd>>>df=pd.DataFrame({'class':['A','B','C'],'count':[1,0,2]})>>>print(df)classcount0A11B02C2我先检查一下groupby功能是否正常，好像没问题:>>>forgroupindf.groupby('class',group_keys=True):>
我的第一个SO问题:我对Pandas(0.12.0-4)中groupby的应用方法的这种行为感到困惑，它似乎将函数TWICE应用于数据帧的第一行。例如:>>>frompandasimportSeries,DataFrame>>>importpandasaspd>>>df=pd.DataFrame({'class':['A','B','C'],'count':[1,0,2]})>>>print(df)classcount0A11B02C2我先检查一下groupby功能是否正常，好像没问题:>>>forgroupindf.groupby('class',group_keys=True):>
我想根据ZZ列拆分以下数据框df=N0_YLDFZZMAT06.286333211.66906916.317000611.66906926.324889611.51645436.320667511.51645446.325556511.51645456.359000611.51645466.359000611.51645476.361111711.51645486.360778711.51645496.361111611.516454作为输出，我想要一个新的DataFrame，其中N0_YLDF列分成4个，ZZ的每个唯一值对应一个新列。我该怎么做？我可以做groupby，但不知道如何处
我想根据ZZ列拆分以下数据框df=N0_YLDFZZMAT06.286333211.66906916.317000611.66906926.324889611.51645436.320667511.51645446.325556511.51645456.359000611.51645466.359000611.51645476.361111711.51645486.360778711.51645496.361111611.516454作为输出，我想要一个新的DataFrame，其中N0_YLDF列分成4个，ZZ的每个唯一值对应一个新列。我该怎么做？我可以做groupby，但不知道如何处
这个问题在这里已经有了答案:MultipleaggregationsofthesamecolumnusingpandasGroupBy.agg()(4个回答)关闭3年前.Q1)我想做一个groupby、SQL风格的聚合并重命名输出列:示例数据集:>>>dfIDRegioncount0100Asia21101Europe32102US13103Africa54100Russia55101Australia76102US87104Asia108105Europe119110Africa23我想按ID和Region对这个数据集的观察结果进行分组，并对每个组的count求和。所以我用了这样的东
这个问题在这里已经有了答案:MultipleaggregationsofthesamecolumnusingpandasGroupBy.agg()(4个回答)关闭3年前.Q1)我想做一个groupby、SQL风格的聚合并重命名输出列:示例数据集:>>>dfIDRegioncount0100Asia21101Europe32102US13103Africa54100Russia55101Australia76102US87104Asia108105Europe119110Africa23我想按ID和Region对这个数据集的观察结果进行分组，并对每个组的count求和。所以我用了这样的东
pandasgroupby的默认行为是将groupby列转换为索引，并将它们从数据框的列列表中删除。例如，假设我有一个包含这些列的数据框col1|col2|col3|col4如果我以这种方式应用包含col2和col3列的groupbydf.groupby(['col2','col3']).sum()数据框df在列列表中不再具有['col2','col3']。它们会自动变成结果数据帧的索引。我的问题是如何对列执行groupby并将该列保留在数据框中？ 最佳答案 df.groupby(['col2','col3'],as_index=F
pandasgroupby的默认行为是将groupby列转换为索引，并将它们从数据框的列列表中删除。例如，假设我有一个包含这些列的数据框col1|col2|col3|col4如果我以这种方式应用包含col2和col3列的groupbydf.groupby(['col2','col3']).sum()数据框df在列列表中不再具有['col2','col3']。它们会自动变成结果数据帧的索引。我的问题是如何对列执行groupby并将该列保留在数据框中？ 最佳答案 df.groupby(['col2','col3'],as_index=F
我在groupby之后使用rosetta.parallel.pandas_easy并行化apply，例如:fromrosetta.parallel.pandas_easyimportgroupby_to_series_to_framedf=pd.DataFrame({'a':[6,2,2],'b':[4,5,6]},index=['g1','g1','g2'])groupby_to_series_to_frame(df,np.mean,n_jobs=8,use_apply=True,by=df.index)但是，有没有人想出如何并行化返回DataFrame的函数？正如预期的那样，此代码
