有个DF数据出现了两次,解释看Stack Overflow 分组之后的操作 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 分组之后进行遍历 grouped = df.groupby(["sex", "age"]) for name, group in grouped: print("name: {}".format(name)) print("group: {}".format(group)) print("---") # 选择...
B C group1 group20one NaN A C1NaN1.0A C2NaN NaN A C3NaN NaN A D4NaN NaN B E5two NaN B E6NaN NaN B F7NaN4.0B F In [21]: df.groupby(['group1','group2'])['B'].transform('count') Out[21]:0111213041516070Name: B, dtype: int64 In [22]: df['count_B']=df.groupby(['...
df.groupby(["Name", "City"], as_index=False)['Val'].count() 1. 1. size() df.groupby(["Name", "City"])['Val'].size().reset_index(name='Size') 1. 1. 3. 分组运算方法 agg() 针对某列使用agg()时进行不同的统计运算 df = pd.DataFrame({'A': list('XYZXYZXYZX'), 'B': ...
.groupby(["a","b"]) \ .sum() \ .reset_index() %timeitdummies_vectorized(df.copy()) #29.3ms ±1.22ms per loop (mean ± std. dev. of7runs,10loops each) 使用第一个方法(在StackOverflow上的回答中非常常见)会给出一个非常慢的结果。而其他两个优化的方法的时间是非常快速的。 总结 我希望...
.groupby(["a", "b"]) \ .sum() \ .reset_index() %timeit dummies_vectorized(df.copy()) #29.3 ms ± 1.22 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) 使用第一个方法(在StackOverflow上的回答中非常常见)会给出一个非常慢的结果。而其他两个优化的方法的时间是非常快速的...
对于我们的样本数据集,在Polars中创建新列需要比Pandas长两倍左右的时间。 分组和聚合 在Pandas和Polars中,分组和聚合在语法上略有不同,但两者都使用.groupby()和.agg()方法。 # Pandasdf_pd.groupby('col1')['col2'].agg('mean')# Polars# df.groupby('col1').agg([pl.col('col2').mean()]) #...
data4 = data.groupby(['month']).agg({'merchant': pd.Series.nunique}) data4.reindex(['一月','二月','三月','四月','五月','六月','七月','八月','九月','十月','十一月','十二月']).reset_index() 可以参考 refer thisstackoverflow...
使用groupby时保留其他列 In [61]: df Out[61]: AAA BBB 0 1 2 1 1 1 2 1 3 3 2 4 4 2 5 5 2 1 6 3 2 7 3 3 #方法1:用 idxmin() 提取对应索引 In [62]: df.loc[df.groupby("AAA")["BBB"].idxmin()] Out[62]:
>>> print(df.groupby('a').first()) b c a 1 NaN 0 2 2 2 [2 rows x 2 columns] Is it possible to achieve my expected output? I get the same output in master and 0.13.1. Yup, you can use nth (for the moment skipping NaN is a feature of first/last): ...
你好,我想问一个关于groupby的agg函数的问题,貌似因为pandas版本问题在jupyter notebook上运行报错了...链接在这里:https://stackoverflow.com/questions/67084686/how-can-i-solve-specificationerror-nested-renamer-is-not-supported -04-16 15:531回复 _50320374253🤔 -06-02 17:34回复 的小羊 的口音...