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'>
将pandas groupby后的对象转换成DataFrame，可采取以下方法：1、使用.to_frame()：此方法适用于将series转化为DataFrame，任何series均可通过此方法转化为DataFrame。注意：对于pandas.core.frame.DataFrame数据，直接使用.to_frame()会报错，因该方法用于序列转化为DataFrame，而非DataFrame自身。2、set_index(...
groupby("content_id")["user_id"].nunique().to_frame() 实例3 分组结果排序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'value':[20.45,22.89,32.12,111.22,33.22,100.00,99.99], 'product':['table','chair','chair','mobile phone','table',...
df_group = df.groupby("Product_Category") df_group.ngroups -- Output 5 小组内计数(Group Sizes) 统计分组内每个小组数据的个数,可以使用.size() df.groupby("Product_Category").size() # 筛选分组数等于nums的index,转化为list li_select = temp_df_30.groupby('codes').size().to_frame().ren...
df.groupby('content_id')['tag'].apply(lambda x:','.join(x)).to_frame() 1. 实例2 统计每个content_id有多少个不同的用户 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'user_id':[1,2,1,3,3,], 'content_id':[1,1,2,2,2], ...
dataframe需要使用groupby 进行数据统计处理 得到的df数据如下: 但是df导出数据to_excel内容为空 原因 dataframe使用groupby后是带着分组信息的,并不是dataframe平铺的格式,所以直接导出会有问题。 解决方案 把带有分组信息的group by结果的索引重建即可。 c_df = pd.DataFrame(df) ...
python - pandas groupby to flat DataFrame Pandas DataFrame.groupby()到具有多个值列的字典 Pandas DataFrame日期系列到列表的转换 dict to pandas pandas DataFrame字典列表 pandas.DataFrame.groupby省略列 从dataframe pandas创建groupby函数 根据dataframe groupby()创建正确的字典 ...
pandas的方法to_sql和read_sql 相关知识见之前的博客:Python3 MySQL 数据库连接 连接和分组: pd.concat(), pd.merge() pd.列名.value_counts(),得到一个列每个数据有多少个。 groups = df.groupby('列名') 相关方法groups.size(), groups.groups ...
对于pandas中的Dataframe,如果需要按照列A进行分组,将同一组的列B求和,可以通过下述操作完成: df = df.groupby(by=['column_A'])['column_B'].sum() 生成的数据类型是Series,如果进一步需要将其转换为dataframe,可以调用Series中的to_frame()方法.
Pandas value_counts() 返回一个Series,包括前面带有 MultiIndex 的示例。如果我们希望我们的结果显示为 DataFrame,我们可以在 value_count() 之后调用 to_frame()。 >>> df.groupby('Embarked')['Sex'].value_counts().to_frame() 9、应用于...