Programmazione pandas-groupby

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Conversione di un output Pandas GroupDa serie a DataFrame

Sto iniziando con dati di input come questo df1 = pandas.DataFrame( { "Name" : ["Alice", "Bob", "Mallory", "Mallory", "Bob" , "Mallory"] , "City" : ["Seattle", "Seattle", "Portland", "Seattle", "Seattle", "Portland"] } ) Che quando stampato appare come questo: City Name 0 Seattle Alice 1 Seattle Bob 2 Portland Mallory 3 …

497 python pandas dataframe pandas-groupby multi-index

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Ricevi statistiche per ciascun gruppo (come conteggio, media, ecc.) Utilizzando Panda GroupBy?

Ho un frame di dati dfe ne uso diverse colonne per groupby: df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean() Nel modo sopra ottengo quasi la tabella (frame di dati) di cui ho bisogno. Ciò che manca è una colonna aggiuntiva che contiene il numero di righe in ciascun gruppo. In altre parole, ho cattive intenzioni, ma …

439 python pandas dataframe group-by pandas-groupby

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Come ruotare un dataframe

Cos'è Pivot? Come faccio a ruotare? È un perno? Da lungo formato a grande formato? Ho visto molte domande che pongono sulle tabelle pivot. Anche se non sanno che stanno chiedendo delle tabelle pivot, di solito lo sono. È praticamente impossibile scrivere una domanda canonica e una risposta che racchiuda …

358 python pandas group-by pivot pandas-groupby

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Come raggruppare le righe dei frame di dati nell'elenco nel panda groupby?

Ho un frame di dati Panda dfcome: a b A 1 A 2 B 5 B 5 B 4 C 6 Voglio raggruppare per la prima colonna e ottenere la seconda colonna come elenchi in righe : A [1,2] B [5,5,4] C [6] È possibile fare qualcosa del genere usando …

274 python pandas list aggregate pandas-groupby

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Ottieni le righe che hanno il conteggio massimo in gruppi usando groupby

Come posso trovare tutte le righe in un frame di dati Panda che hanno il valore massimo per countcolonna, dopo il raggruppamento per ['Sp','Mt']colonne? Esempio 1: il seguente dataFrame, che raggruppo per ['Sp','Mt']: Sp Mt Value count 0 MM1 S1 a **3** 1 MM1 S1 n 2 2 MM1 S3 …

244 python pandas max pandas-groupby

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Come accedere ai panda groupby dataframe per chiave

Come posso accedere al frame di dati groupby corrispondente in un oggetto groupby con la chiave? Con il seguente gruppo: rand = np.random.RandomState(1) df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar'] * 3, 'B': rand.randn(6), 'C': rand.randint(0, 20, 6)}) gb = df.groupby(['A']) Posso iterare attraverso di esso per ottenere le chiavi e i …

154 python pandas dataframe group-by pandas-groupby

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panda GroupBy colonne con valori NaN (mancanti)

Ho un DataFrame con molti valori mancanti nelle colonne che desidero raggruppare: 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]: {'4': [0], '6': [2]} osserva che Pandas ha eliminato le righe con valori target NaN. (Voglio …

147 python pandas group-by pandas-groupby nan

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Più aggregazioni della stessa colonna utilizzando pandas GroupBy.agg ()

Esiste un modo integrato panda per applicare due diverse funzioni di aggregazione f1, f2alla stessa colonna df["returns"], senza dover chiamare agg()più volte? Dataframe di esempio: 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 …

128 python pandas dataframe aggregate pandas-groupby

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pandas dataframe groupby datetime mese

Considera un file csv: 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 Posso leggerlo e riformattare la colonna della data nel formato datetime: b=pd.read_csv('b.dat') …

98 python pandas datetime pandas-groupby

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Come trovare i valori minimi N più alti da DataFrame, Python-3

Ho un Dataframe inferiore con il campo "Età", è necessario trovare tra i primi 3 anni minimi dal DataFrame DF = pd.DataFrame.from_dict({'Name':['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'], 'Age':[18, 45, 35, 70, 23, 24, 50, 65, 18, 23]}) DF['Age'].min() Desideri i primi due anni, ovvero 18, 23 …

9 python python-3.x pandas dataframe pandas-groupby

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