pandas-groupby

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我有一個數據幀，看起來象下面這樣： dff = pd.DataFrame({'month': ['1','1','1','1','2','2','2','2','3','3'], 'sym': ['abc','pqr','xyz','lmn','abc','pqr','xyz','lmn','aaa','bbb'], 'count': ['10','14','25','2

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我已經制定了計劃，我在它

首先我想提出用熊貓用戶ID movieiD表面臨的問題的代碼如下 import pandas as pd movie = pd.read_csv('ActionsOnly.csv') movie_pivot = movie.pivot_table(index='userId', columns='movieId', values='rating', fill_value=0.0) m

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追加一組的最後一個值列在數據幀的分組數據幀

對於示例數據框： Date T/F Amount 0 11/10/03 T 5 1 11/10/03 T 5 2 11/10/03 F 9 3 12/10/03 T 1 4 12/10/03 F 3 5 14/10/03 T 3 我按日期要組，並得到量的總和（這一點我知道該怎麼做）但我也想設置的T/F值的組是不管組中的最後一個值是，所以產生這樣的事情： Date A

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計數獨特的元素和總結值在大熊貓GROUPBY操作

我有一個表與如下數據： day concept click item_id 2015-05-01 A 6 s4P~Hzs1w5R12Dpyn2IK B 6 s4P~Hzs1w5R12Dpyn2IK C 1 DOwfmfFvdEIZ1IdXqTiu D 1 wPaYuIh~t8y7rU3HP43N D

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pandas數據框篩選器爲所有行返回True。怎麼樣？

嗨我有一個過濾器'米'集足夠靈活，可以改變我。有時，我想通過Car或x_acft_body或任何其他字段等進行過濾。有時，我想要所有行都返回，通過註釋和取消註釋所需的行。但是在不改變後面的代碼的情況下，在過濾器'm'行之後。我怎麼能有一個過濾器，將返回真正的所有行，當我不想過濾器應用？對於例如像1==1但我知道這是行不通的。我不想設置dfdata.somefield.notnull()等，因爲

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熊貓羣體標準

我正在與熊貓羣體奮鬥，這可能很容易解決。例如 name number A 10 A 8 B 7 B 6 B 9 在該數據集，什麼是最簡單的矢量化方法，利用該可以排除類別的所有行項目（列）「名」，其中的「數量」的最小值爲8以下。在上述所有B將被刪除，因爲最小有一個元素的值低於8. 我相信它必須可能與groupby,apply或filter，但不記得，如何。

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Python，在另一列中計算值的發生頻率

所以我一直在淘汰類似問題的解決方案，並保持擊中牆壁。我是python的新手，並且使用pandas/python作爲ETL，所以如果我沒有充分描述我的情況，請原諒我。我有兩個dataframes DF1的樣子： Subscriber Key OtherID AnotherID 1 'abc' '12' '23' 2 'bcd' '45' '56' 3 'abc' '12'

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大熊貓：GROUPBY（ 'date_x'） '成果']的意思是（）

https://www.kaggle.com/anokas/time-travel-eda 什麼是這些代碼意味着什麼？ groupby('date_x')['outcome'].mean()，我無法在sklearn文檔中找到它。 date_x['Class probability'] = df_train.groupby('date_x')['outcome'].mean() date_x['F

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熊貓：添加行到每一組視病情

比方說，我有一個數據幀是這樣的： date id val 0 2017-01-01 1 10 1 2019-01-01 1 20 2 2017-01-01 2 50 我想這組數據集由id。對於每個組，我想添加一個新的行，日期從現在開始爲1年。如果它晚於組中的最後一個日期，則只應添加此行。行的val應該與組中的最後一行相同。決賽桌應該是這樣的： date id val 0 2

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在分組數據幀中添加虛擬指示連續行之間的變化

這是我之前的問題here的後續操作。假設這樣的數據集（其原本是從.csv讀取）： data = pd.DataFrame({'id': [1,2,3,1,2,3,1,2,3], 'time':['2017-01-01 12:00:00','2017-01-01 12:00:00','2017-01-01 12:00:00', '2017-01-01 12: