s = pd.value_counts([tuple(i) for i in df.values.tolist()]) s.index = pd.MultiIndex.from_tuples(s.index.values, names=['city', None]) s.unstack(fill_value=0).rename(columns='count({})'.format).reset_index() city count(X) count(Y) count(Z) 0 A 1 1 1 1 B 1 2 0 ...
但是DataFrame的groupby在此基础上有一些特定的技巧。 首先,你可以使用一个名称来指定要分组的列,如下图所示: 如果没有as_index=False, Pandas将进行分组的列指定为索引。如果这不是我们想要的,可以使用reset_index()或指定as_index=False。 通常,数据框中的列比你想在结果中看到的多。默认情况下,Pandas会对所有...
通过reset_index()函数可以将groupby()的分组结果转换成DataFrame对象,这样就可保存了!! 代码举例: out_xlsx=in_f_name+'-group.xlsx' df_group=df.groupby(['推广计划','推广组']).describe().reset_index() df_group.to_excel(out_xlsx, sheet_name='Sheet1',index=False)...
dftest.value_counts(['A', 'Amt']).reset_index(name='count') Since pandas 1.5., reset_index() admits allow_duplicates= parameter, which may be flagged to allow duplicate column names (as in the OP): grouper = dftest.groupby('A') grouper['Amt'].value_counts().reset_index(allow_d...
第二部分. Series 和 Index Series是NumPy中的一维数组,是表示其列的DataFrame的基本组成部分。尽管与DataFrame相比,它的实际重要性正在降低(你可以在不知道Series是什么的情况下完美地解决许多实际问题),但如果不首先学习Series和Index,你可能很难理解DataFrame是如何工作的。
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),index = pd.date_range('12/1/2020', periods=8),columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) print(df) #每3个数求求一次均值 print(df.rolling(window=3).mean()) 输出结果: A B C D 2020-12-01 0.580058 -0.715246 0.440427 -1.106783 ...
First groupby:似乎生成有意义的结果 cols = ['city2','plant1_type','plant2_type'] df.set_index(cols).groupby(level=cols)['p234_r_c'].nlargest(1).reset_index() city2 plant1_type plant2_type p234_r_c 0 Toronto COMBCYCL COAL 5.0 ...
Under the hood, this utilizes(利用) pandas's groupby machinery, which will be discussed in more detail later in the book. 将DF某列值作为行索引 It's not unusual(不寻常的) to want to use one or more columns from a DataFrame as the row index; alternatively, you may wish to move the ...
在Groupby操作中,KeyError通常发生在尝试按照一个不存在的列进行分组时。 为了解决Groupby中的KeyError问题,可以采取以下步骤: 确保数据集中存在要分组的列:首先,检查数据集中是否存在要分组的列。可以使用pandas的df.columns属性查看数据集的列名列表。 检查列名的拼写和大小写:确保在指定分组列时,列名的拼写和大小写与...
df=pd.DataFrame(rng.random((1000,3)),columns=['A','B','C'])result1=(df['A']+df['B'...