1、使用.to_frame() grouped=df.groupby('pair')['time'].min()pf1=grouped.to_frame()print(type(grouped))print(type(df)) 可以看到将grouped的<class 'pandas.core.series.Series'>转换成了<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 注意: 1、对于pandas.core.frame.DataFrame数据会报错 DataFrameGroupBy' ...
@nate-似乎data不是DataFrame,但是groupby的输出需要g = df.groupby('col')然后g.apply(lambda x: x['col1'].set_index())。
首先先求对某列进行求和：data_name_sum=data_test.groupby('name')['number'].sum()第二：设置字典 data_={'name':data_name_sum.index,'name_sum':data_name_sum.values} 第三：转化为DataFrame pd.DataFrame(data_)
问Pandas groupbyObject to DataFrame要合并ENPandas是数据分析、机器学习等常用的工具，其中的DataFrame又是...
从pandas groupby (pd.grouper获取Dataframe) 根据下面的数据,我需要通过迭代创建daywise块 data: lable datetime value daytime 0 tag1 5/30/2022 0:00 361.378 2022-05-30 00:00:00 1 tag1 5/30/2022 0:01 344.072 2022-05-30 00:01:00 2 tag1 5/30/2022 0:02 321.001 2022-05-30 00:02:00...
python pandas dataframe group-by multi-index 9个回答 439投票 g1这里是一个DataFrame。它有一个分层索引,但是: In [19]: type(g1) Out[19]: pandas.core.frame.DataFrame In [20]: g1.index Out[20]: MultiIndex([('Alice', 'Seattle'), ('Bob', 'Seattle'), ('Mallory', 'Portland'), ...
对拆分之后的数据进行转换,调用函数在每一个group上产生一个DataFrame,这个DataFrame和原始的对象有相同的索引,并且填充转换之后的值。 DataFrameGroupBy.transform(func, *args, **kwargs) 参数注释:参考agg的参数注释。 在上面的agg中,我们学会了如何求不同公司员工的平均薪水,如果现在需要在原数据集中新增一列avg_...
Pandas GroupedBy Dataframe按列值排序 我的问题是关于分类。我在这里读到了关于groupby数据帧排序的多个问题,但没有一个解决了我的问题,或者可能我做错了什么,因为我遇到了不同的错误,比如bool not callable或sort_valuesnot available之类的。 我得到了一个包含一些信息和列的数据帧。然后我基于2个字段正确地创建...
df_group_large = pd.DataFrame(columns=df.columns) for k in set(group.keys): if len(group.get_group(k))<3: df_group_small=pd.concat([df_group_small,group.get_group(k)]) else: df_group_large=pd.concat([df_group_large,group.get_group(k)]) ...
一、创建DataFrame 1.使用 二维列表 创建Dataframe import pandas as pd importnumpyas np data_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] #需要导入DataFrame的二维列表 data = pd.DataFrame(data_list, columns = ['one','two','three']) #columns为每一列的列名 ...