In [106]: df.groupby("animal").apply(lambda subf: subf["size"][subf["weight"].idxmax()], include_groups=False) Out[106]: animal cat L dog M fish M dtype: object 使用get_group 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [107]: gb = df.groupby("animal") In [108]: gb...
In [106]: df.groupby("animal").apply(lambda subf: subf["size"][subf["weight"].idxmax()], include_groups=False) Out[106]: animal cat L dog M fish M dtype: object 使用get_group 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [107]: gb = df.groupby("animal") In [108]: gb...
In [203]: df.groupby("A", group_keys=True).apply(lambda x: x, include_groups=False)Out[203]:B C DAbar 1 one 0.254161 1.5117633 three 0.215897 -0.9905825 two -0.077118 1.211526foo 0 one -0.575247 1.3460612 two -1.143704 1.6270814 two 1.193555 -0.4416526 one -0.408530 0.2685207 three -0.86...
df.groupby("A", group_keys=False).apply(lambda x: x, include_groups=False) Out[204]: B C D 0 one -0.575247 1.346061 1 one 0.254161 1.511763 2 two -1.143704 1.627081 3 three 0.215897 -0.990582 4 two 1.193555 -0.441652 5 two -0.077118 1.211526 6 one -0.408530 0.268520 7 three -0.86249...
("1D", include_groups=False).ffill()Out[174]:valgroup date1 2016-01-03 52016-01-04 52016-01-05 52016-01-06 52016-01-07 5... ...2 2016-01-20 72016-01-21 72016-01-22 72016-01-23 72016-01-24 8[16 rows x 1 columns]```## 过滤过滤是一个 GroupBy 操作,它对原始分组对象进行...
gb.apply() 将df逐组传递给函数,当参数include_groups=False (在以后会变为默认)时,将除分类变量外的其他df传递给函数。gb.pipe() 将整个GroupBy对象传递给函数。 # pipe() df = pd.DataFrame({ "Store": np.random.choice(["Store_1", "Store_2"], 15), # 商店种类 "Product": np.random.choice...
result = grouped.apply(lambda x: x.sum(),include_groups=False) print(result) ''' 结果:(和上面聚合函数的原理基本相同) Values values2 Category A 90 900 B 120 1200 ''' 3.使用transform方法 tramsform是作用于每个函数的每一个值,最后返回一个总的dataframe(且与分组前的位置相同),这时候...
select_dtypes(include=['float']) print(df_float) #用 select_dtypes 方法排除字符串和布尔值列 df_num = df.select_dtypes(exclude=['object', 'bool']) print(df_num) 运行以上代码,输出结果为: python a b c d 0 1 1.1 foo True 1 2 2.2 bar False 2 3 3.3 baz True b 0 1.1 1 2.2 ...
lambdax: cacluate_indicators_and_target(x,400), include_groups=False) _indicators_df.head() 代码中主要使用了 stock-pandas 的几个指令表达式: •column:close,获取 StockDataFrame 中传入的原始字段列close(收盘价)。取出收盘价,主要是为了用于验证和比对计算数据。
这几乎有效: df.groupby("query").apply( lambda x: x.groupby("variant").apply( lambda x: x.sort_values("duration").head(1) , include_groups=False).sort_values("duration") , include_groups=False) 但我想删除标记的行号列。我也想知道是否有更好的方法来获得这个结果。pandas...