Als «pandas-groupby» getaggte Fragen

Wird zum Gruppieren von Variablen basierend auf einer bestimmten Bedingung verwendet. Und nur mit Relevanz für die Pandas-Bibliothek

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Erhalten Sie Statistiken für jede Gruppe (wie Anzahl, Mittelwert usw.) mit pandas GroupBy?
Ich habe einen Datenrahmen dfund verwende mehrere Spalten daraus, um groupby: df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean() Auf die obige Weise bekomme ich fast die Tabelle (Datenrahmen), die ich brauche. Was fehlt, ist eine zusätzliche Spalte, die die Anzahl der Zeilen in jeder Gruppe enthält. Mit anderen Worten, ich habe gemein, aber ich würde auch …
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So schwenken Sie einen Datenrahmen
Was ist Pivot? Wie schwenke ich? Ist das ein Dreh- und Angelpunkt? Langformat zu Breitformat? Ich habe viele Fragen zu Pivot-Tabellen gesehen. Selbst wenn sie nicht wissen, dass sie nach Pivot-Tabellen fragen, sind sie es normalerweise. Es ist praktisch unmöglich, eine kanonische Frage und Antwort zu schreiben, die alle Aspekte …
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Mehrere Aggregationen derselben Spalte mit pandas GroupBy.agg ()
Gibt es eine integrierte Pandas-Methode, um zwei verschiedene Aggregationsfunktionen f1, f2auf dieselbe Spalte anzuwenden df["returns"], ohne agg()mehrmals aufrufen zu müssen ? Beispieldatenrahmen: import pandas as pd import datetime as dt pd.np.random.seed(0) df = pd.DataFrame({ "date" : [dt.date(2012, x, 1) for x in range(1, 11)], "returns" : 0.05 * np.random.randn(10), "dummy" …
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Verketten Sie Zeichenfolgen aus mehreren Zeilen mit Pandas groupby
Ich möchte mehrere Zeichenfolgen in einem Datenrahmen zusammenführen, der auf einer Gruppierung in Pandas basiert. Dies ist mein bisheriger Code: import pandas as pd from io import StringIO data = StringIO(""" "name1","hej","2014-11-01" "name1","du","2014-11-02" "name1","aj","2014-12-01" "name1","oj","2014-12-02" "name2","fin","2014-11-01" "name2","katt","2014-11-02" "name2","mycket","2014-12-01" "name2","lite","2014-12-01" """) # load string as stream into dataframe df = pd.read_csv(data,header=0, …
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pandas dataframe groupby datetime month
Betrachten Sie eine CSV-Datei: string,date,number a string,2/5/11 9:16am,1.0 a string,3/5/11 10:44pm,2.0 a string,4/22/11 12:07pm,3.0 a string,4/22/11 12:10pm,4.0 a string,4/29/11 11:59am,1.0 a string,5/2/11 1:41pm,2.0 a string,5/2/11 2:02pm,3.0 a string,5/2/11 2:56pm,4.0 a string,5/2/11 3:00pm,5.0 a string,5/2/14 3:02pm,6.0 a string,5/2/14 3:18pm,7.0 Ich kann dies einlesen und die Datumsspalte in das Datum / Uhrzeit-Format …
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