Вопросы по теме 'pandas-groupby'
столбцы pandas GroupBy со значениями NaN (отсутствующими)
У меня есть DataFrame со многими пропущенными значениями в столбцах, которые я хочу сгруппировать:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '3'], 'b': ['4', np.NaN, '6']})
In [4]: df.groupby('b').groups
Out[4]:...
193430 просмотров
schedule
03.04.2022
Панды: заполнение пропущенных значений средним в каждой группе
Это должно быть просто, но ближе всего, что я нашел, это сообщение: pandas : Заполнение пропущенных значений внутри группы , и я все еще не могу решить свою проблему ....
Предположим, у меня есть следующий фрейм данных
df =...
86667 просмотров
schedule
15.11.2022
Разделить фрейм данных pandas на основе groupby
Я хочу разбить следующий фрейм данных на основе столбца ZZ
df =
N0_YLDF ZZ MAT
0 6.286333 2 11.669069
1 6.317000 6 11.669069
2 6.324889 6 11.516454
3 6.320667 5 11.516454
4 6.325556 5...
46016 просмотров
schedule
10.09.2023
Как переместить целые группы в pandas groupby
Учитывая следующие данные:
data = {'a' : [1,1,1,8,8,3,3,3,3,4,4] }
df = pd.DataFrame(data)
Теперь я хотел бы сместить все это вниз на n групп , чтобы сохранить их текущий порядок. Желаемый результат для сдвига n = 1 будет следующим:...
1188 просмотров
schedule
21.11.2022
Построение групповых групп Pandas с использованием подзаголовков и цикла
Я пытаюсь создать сетку подзаголовков на основе объекта Pandas groupby. Я хотел бы, чтобы каждый график был основан на двух столбцах данных для одной группы объекта groupby. Набор поддельных данных:
C1,C2,C3,C4
1,12,125,25
2,13,25,25
3,15,98,25...
6828 просмотров
schedule
28.05.2024
панды, сгруппированные со статистикой агрегации по всем столбцам фрейма данных
Я группирую данные в кадре данных pandas и использую некоторые функции агрегации для генерации данных результатов. Входные данные:
A B C D E F
0 aa 5 3 2 2 2
1 aa 3 2 2 3 3
2 ac 2 0 2 7 7
3 ac 9 2 3 8 8
4 ac 2 3 7...
465 просмотров
schedule
14.04.2024
Как выделить время в кадре данных pandas
Я пытаюсь проанализировать среднесуточные колебания измерения X в течение нескольких недель, используя кадры данных pandas, однако временные метки/дата и т. д. оказываются особенно адскими. Потратив несколько часов на то, чтобы решить это, мой код...
12865 просмотров
schedule
07.10.2022
Pandas: получить 10 лучших значений ПОСЛЕ группировки
У меня есть фрейм данных pandas с идентификатором столбца и значением столбца. Он уже отсортирован сначала по идентификатору (по возрастанию), а затем по значению (по убыванию). Что мне нужно, так это 10 лучших значений для каждого идентификатора....
2996 просмотров
schedule
14.12.2022
Группировка Python Pandas по дате с использованием данных даты и времени
У меня есть столбец Date_Time , который я хочу сгруппировать по дате и времени без создания нового столбца. Возможно ли, что текущий код у меня не работает.
df = pd.groupby(df,by=[df['Date_Time'].date()])
105732 просмотров
schedule
03.12.2022
Совокупный список Pandas в resample/groupby
У меня есть кадр данных, в котором каждый экземпляр имеет метку времени, идентификатор и список чисел следующим образом:
timestamp | id | lists
----------------------------------
2016-01-01 00:00:00 | 1 | [2, 10]
2016-01-01 05:00:00 | 1...
969 просмотров
schedule
12.10.2022
Новый столбец в пандах — добавление серии в фреймворк данных путем применения списка groupby
Дайте следующее df
Id other concat
0 A z 1
1 A y 2
2 B x 3
3 B w 4
4 B v 5
5 B u 6
Я хочу получить результат со столбцом new со сгруппированными значениями в виде списка...
1344 просмотров
schedule
02.04.2023
Работа с группами в пандах
У меня вопрос, который ломает мне голову. Предположим, что у меня есть следующий кадр данных:
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,3,size=(10, 4)),columns=['ONE', 'TWO', 'CARS', 'FOUR'])
df2['NAMES'] =...
87 просмотров
schedule
18.08.2023
python pandas groupby вычислить изменение
Я хочу рассчитать изменение значения по группе.
Это кадр данных python pandas df, который у меня есть:
Group | Date | Value
A 01-02-2016 16
A 01-03-2016 15
A 01-04-2016 14
A 01-05-2016 17
A...
3241 просмотров
schedule
11.08.2023
pandas dataframe: как подсчитать количество 1 строк в двоичном столбце?
У меня есть следующие панды DataFrame:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"first_column": [0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]})
>>> df
first_column
0 0
1...
1782 просмотров
schedule
29.12.2022
Concat кадры данных python на основе уникальных строк
Мой фрейм данных выглядит так:
df1
user_id username firstname lastname
123 abc abc abc
456 def def def
789 ghi ghi ghi
df2
user_id username firstname lastname
111...
3367 просмотров
schedule
18.12.2022
группировка и построение данных по времени в python
У меня есть файл csv, и я пытаюсь построить среднее значение некоторых значений в месяц. Мой CSV-файл структурирован, как показано ниже, поэтому я считаю, что мне следует группировать свои данные ежедневно, а затем ежемесячно, чтобы вычислить среднее...
3482 просмотров
schedule
17.04.2023
Панды объединяют две группы по, фильтруют и объединяют группы (количество)
У меня есть кадр данных, который мне нужно объединить два разных groupbys с одним из них отфильтрованным.
ID EVENT SUCCESS
1 PUT Y
2 POST Y
2 PUT N
1 DELETE Y
В этой...
10346 просмотров
schedule
07.08.2022
Pandas: создайте временной ряд, заполненный последним днем года
Скажем, у меня есть временной ряд Pandas с нерегулярными интервалами.
2010-01-04 88.82
2010-11-29 90.70
2010-12-01 90.09
2011-02-26 90.10
2011-08-01 90.55
2011-09-21 89.50
2012-04-01 89.06
2012-04-30 90.22
2012-05-03...
43 просмотров
schedule
17.02.2024
групповые данные по месяцам 6 лет
У меня есть файл csv, содержащий данные за 6 лет, начиная с 01.01.2006 по 01.01.2011, и мне нужно сгруппировать данные по каждому месяцу за 6 лет. вот обзор моего CSV-файла:
timestamp,heure,lat,lon,impact,type
2006-01-01...
38 просмотров
schedule
18.02.2023
Подсчитайте количество результатов шкалы Лайкерта из нескольких вопросов столбца в пандах
У меня есть следующий кадр данных:
Question1 Question2 Question3 Question4
User1 Agree Agree Disagree Strongly Disagree
User2 Disagree Agree Agree Disagree...
1064 просмотров
schedule
28.08.2022
