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我有来自 Google 表格的数据,如下例所示: 标题 男 女性 男 男 在 Google 表格中,有两个名为“使用第 1 行作为标题"和“聚合列"的复选框,我通常使用它们来创建饼图.现在,我想通过 Google Scripts 进行相同的编程. 有人可以帮我吗? 谢谢多利亚 解决方案 使用代码共享超链接点击示例 Google 表格
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我想返回一个 ManyToMany 字段数据,并且我已经使用了聚合进行了一些计算,现在我还需要返回产品 这是我的models.py class CustomerInvoice(models.Model):客户=models.CharField(max_length=50)items = models.ManyToManyField(Product,through='ProductSelec
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我尝试了以下代码,它可以按月份和变量列对金额求和. test_dplyr = read.csv("test_dplyr.csv", header=TRUE)test_dplyrtest_dplyr %>%group_by(month, variable) %>%总结(a_sum=sum(金额))>test_dplyr = read.csv("test_dplyr.csv", header=TRU
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我有一个对象数组: [{"market": "Qacha's nek","commodity": 55,"price": "90","month": "04","year": "2017"},{"market": "Mohales Hoek","commodity": 55,"price": "75","month": "04","year": "2017"},{"market": "Mafet
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考虑以下简化的示例数据帧 df: Department CustomerID Date Price MenswearDemand HomeDemand0 男装 418089 2019-04-18 199 199 01 男装 613573 2019-04-24 199 199 02 男装 161840 2019-04-25 199 199 03 男装 2134926 2019-04-29 199
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index type.x type.y col3 col41 上午 20 252 米 30 28凌晨 3 点 15 5553 和 20 555凌晨 4 点 666 104 米 666 20 当我尝试获得这种形状时,我尝试聚合保持索引和 group_by 没有成功: index col3 col41 20 252 30 283 35 5554 666 30 解决方案 如果您使用的是 base
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我正在使用一个 DataFrame,我想在其中找到每个元素对一个组的贡献的百分比. 例如,我有以下数据框 一个出[295]:c1 c2 c30 一个 p1 11 b p1 22 c p2 33 d p3 4 我想用 c2 得到每个组的总和,然后将 c3 除以这个总和.我可以使用 groupby 函数来获取总和: b = a.groupby('c2').aggregate({'c3':
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我正在处理一个大数据集(大约 40 列),我需要按月聚合不同列的值,对月内的值求平均值.数据集看起来像这样. dd 我用过 dd.agg=aggregate(.~mo+yr, dd, FUN=mean) 创建一个新的数据集,但由于我在 NO2 列中有一些 N/A 数据(并且我无法删除它们或将它们更改为 0,因为它们是由于采样过程中的某些问题),因此整个一月从 dd.agg 数据集中删除.
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我们将原始事件收集到 ClickHouse 表中.表结构: 如果不存在则创建表 raw_events(owner_id UInt32,用户 ID UInt32,event_datetime 日期时间,event_type_id UInt8,unique_id FixedString(18),数据字符串,attr_1 UInt32,attr_2 UInt32)引擎 = MergeTree PART
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问题: .agg 方法是否适用于 RollingGroupby 对象?似乎它应该并且 IPython 自动填充此方法,但我收到一个错误. 文档:我没有看到任何特定于 RollingGroupby 对象的内容.我可能找错了地方,但我查看了 标准移动窗口函数 和 GroupBy 样本数据: # 测试数据df = pd.DataFrame({'animal':np.random.choic
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我无法让 R 的 aggregate() 函数以我想要的格式返回 data.frame. 基本上我是这样运行聚合的: aggregate(df$res, list(full$depth), summary) 其中 res 列包含 TRUE、FALSE 和 NA.我想根据 depth 中的组计算 res 的每个值出现的次数,它们是六个数字深度值 0、5、15、30、60 和100. 根据聚
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我需要一些有关聚合函数的帮助.这是我的数据:(它显示了三列,但我的理解是有两列,分别命名为 V1 和 V3.显示从 330 开始的数字的第一列是 row.names.) 我想在 V3 上使用 V1 作为键做一个简单的聚合函数,比如 mean.我感觉我的数据类型不正确,但我不知道如何转换! >测试V1 V3330 chr1_10440000_11000000 1.59987556934357
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我有两个集合: 用户:{_id: ObjectId('5e11d2d8ad9c4b6e05e55b82'),名称:“维杰"}追随者:{_id:ObjectId('5ed0c8faac47af698ab9f659'),user_id:ObjectId('5e11d2d8ad9c4b6e05e55b82'),下列的:[对象 ID(5ee5ca5fac47af698ab9f666'),ObjectId
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我正在尝试从每个组的值中减去组均值. 例如: >x X基因值1 A 32.32 A 31.03 A 30.54 乙 25.05 乙 22.16 C 20.57 C 21.28 C
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这是发布将一列折叠/连接/聚合为每个组内的单个逗号分隔字符串 目标:根据一个分组变量聚合多列,并通过选择的分隔符分隔各个值. 可重现的例子: data A 是分组变量,但 B 仍显示在整体结果中(B 取决于我的应用程序中的 A),而 C、D 和 E 是要折叠为分隔的 character 字符串的变量. 期望输出 A B C D E1 111 100 1,2 15,16,
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我正在寻找对 Python 中通过 spark 可用的聚合功能的更好解释. 我的例子如下(使用Spark 1.2.0版本的pyspark) sc.parallelize([1,2,3,4]).aggregate((0, 0),(lambda acc, value: (acc[0] + value, acc[1] + 1)),(lambda acc1, acc2: (acc1[0] + ac
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我在 wso2 esb 中定义了一个 api,它通过接收者列表调用两个内部 API,它们传递 json 响应如下.(示例响应) {"name": "api1","响应": "成功",“状态":“1"} 和 {"name": "api2","response": "失败",“状态":“2"} 我需要通过将这两个响应聚合为一个响应来传递响应.我对 payloadfactory 表示不满,并且能
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我的问题如下:我有一个包含 5 分钟降水数据的时间序列,例如: 基准点 mm1 2004-04-08 00:05:00 不适用2 2004-04-08 00:10:00 不适用3 2004-04-08 00:15:00 不适用4 2004-04-08 00:20:00 不适用5 2004-04-08 00:25:00 不适用6 2004-04-08 00:30:00 不适用 采用这种结构:
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我有带有 ID 和文本的数据框 2 列.文本必须用句号分割并映射到相同的 ID. 前 |ID.|正文 ||112 |印度人口稠密.德里是印度的首都|113 |老虎是野生动物.它生活在森林里|114 |天空很高 答案应该是 |ID |文字 ||112|印度人口稠密||112 |德里是印度的首都||113 |老虎是野生动物||113 |它生活在森林||114|天空很高 你能告诉我如何进入
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假设我的数据来自于对名为 metric_1 的变量按四个不同组(xi、delta、scenario 和 model) 给出一个名为 mean_metric1 的新变量.数据如下所示. set.seed(777)xi = c(2, 4)delta = c( 0.5, 1 )场景= c(“场景_1",“场景_2")模型
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