有没有一种方法可以构造Pandasgroupby和qcut命令以返回具有嵌套图block的一列？具体来说，假设我有2组数据，我希望将qcut应用于每组，然后将输出返回到一列。这类似于MSSQLServer的允许按()分区的ntile()命令。ABC0foo0.111foo0.522foo1.033bar0.114bar0.525bar1.03在上面的数据框中，我想在对A进行分区以返回C时将qcut函数应用于B。 最佳答案 importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':'foofoofoobarbarbar
我有一个简单的数据框，我想每3行装箱一次。看起来像这样:col10211233140我想把它变成这样:col10210.5我已经发布了类似的问题here但我不知道如何将解决方案移植到我当前的用例中。你能帮帮我吗？非常感谢! 最佳答案 在Python2中使用:>>>df.groupby(df.index/3).mean()col102.010.5 关于python-每X行对Pandas数据框进行分类，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： htt
我有一个简单的数据框，我想每3行装箱一次。看起来像这样:col10211233140我想把它变成这样:col10210.5我已经发布了类似的问题here但我不知道如何将解决方案移植到我当前的用例中。你能帮帮我吗？非常感谢! 最佳答案 在Python2中使用:>>>df.groupby(df.index/3).mean()col102.010.5 关于python-每X行对Pandas数据框进行分类，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： htt
这个问题与thisposted相同更早。我想连接三列而不是连接两列:这里是合并两列:df=DataFrame({'foo':['a','b','c'],'bar':[1,2,3],'new':['apple','banana','pear']})df['combined']=df.apply(lambdax:'%s_%s'%(x['foo'],x['bar']),axis=1)dfbarfoonewcombined01aapplea_112bbananab_223cpearc_3我想用这个命令组合三列，但它不起作用，知道吗？df['combined']=df.apply(lambdax
这个问题与thisposted相同更早。我想连接三列而不是连接两列:这里是合并两列:df=DataFrame({'foo':['a','b','c'],'bar':[1,2,3],'new':['apple','banana','pear']})df['combined']=df.apply(lambdax:'%s_%s'%(x['foo'],x['bar']),axis=1)dfbarfoonewcombined01aapplea_112bbananab_223cpearc_3我想用这个命令组合三列，但它不起作用，知道吗？df['combined']=df.apply(lambdax
importtimeitimportpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.rand(10,10))dft=df[[True,False]*5]#df=dftdft2=dft.copy()new_data=np.random.rand(5,10)print(timeit.timeit('dft.loc[:,:]=new_data',setup='from__main__importdft,new_data',number=100))print(timeit.timeit('dft2.loc[:,:]=new_data',se
importtimeitimportpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.rand(10,10))dft=df[[True,False]*5]#df=dftdft2=dft.copy()new_data=np.random.rand(5,10)print(timeit.timeit('dft.loc[:,:]=new_data',setup='from__main__importdft,new_data',number=100))print(timeit.timeit('dft2.loc[:,:]=new_data',se
我有一个包含两个不同对象的CSV文件的大型数据集:object_a和object_b。这些实体中的每一个都有一个数字tick值。Type,ParentName,Ticksobject_a,4556421,34object_a,4556421,0object_b,4556421,0object_a,3217863,2object_b,3217863,1......每个对象共享一个ParentName值，因此在大多数情况下，每个对象之一将共享一个ParentName值，但情况并非总是如此。我对这个数据集有两个目标:提取父名称下的所有object_a，其中i)有>1个object_a；ii)
我有一个包含两个不同对象的CSV文件的大型数据集:object_a和object_b。这些实体中的每一个都有一个数字tick值。Type,ParentName,Ticksobject_a,4556421,34object_a,4556421,0object_b,4556421,0object_a,3217863,2object_b,3217863,1......每个对象共享一个ParentName值，因此在大多数情况下，每个对象之一将共享一个ParentName值，但情况并非总是如此。我对这个数据集有两个目标:提取父名称下的所有object_a，其中i)有>1个object_a；ii)
我正在JupyterNotebook中查看PandasDataFrame，我的DataFrame包含URL请求字符串，这些字符串可能有数百个字符长，没有任何空格分隔字符。Pandas似乎只有在有空格时才会将文本换行到单元格中，如附图所示:如果没有空格，字符串显示在一行中，如果没有足够的空间，我的选择要么是看到一个“...”，要么我必须设置display.max_colwidth到一个巨大的数字，现在我有一个难以阅读的表格，有很多滚动条。有没有办法强制Pandas每100个字符换行一次，而不管是否有空格？ 最佳答案 可以设置impor
