在xarray中按单个维度的多个坐标分组
我有一个沿一维具有多个坐标的xarray。在下面的示例中，坐标a和b是沿着维度dim1定义的。我如何groupby使用沿相同维度定义的两个坐标？与this question不同，我不是尝试沿着不同的维度分组，而是沿着单个维度进行分组。 import xarray as xr d = xr.DataArray([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11
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pandas-groupby相关内容
Pandas中的GROUP BY AND SUM不丢失列
我有一个数据帧，如下所示： -------------------------------------------------------------------- |TradeGroup | Fund Name | Contribution | From | To | | A | Fund_1 | 0.20 | 2013
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pandas 有从特定日期开始的按月分组的方式吗？
我正在尝试用python按月分组一些数据，但是我需要每个月的25号开始，有没有办法在Pandas中做到这一点？ 几个星期以来，有一种方法可以从周一、周二开始……但有几个月总是满月。 pd.Grouper(key='date', freq='M') 推荐答案 我准备了以下测试数据帧： Dat Val 0 2017-03-24 0 1 2017-0
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GROUP BY+新列+基于条件的前一行抓取值
我有这套 df = pd.DataFrame({'user':[1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,4], 'date':['1995-09-01','1995-09-02','1995-10-03','1995-10-04','1995-10-05','1995-11-07','1995-11-08','1995-11-09','
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PANDA中的Groupby算法和插值算法
我有一个数据，其中包含周号、帐户ID和几个使用情况列。我希望a)按帐户ID分组，b)将每周数据重新采样为每日数据，以及c)均匀内插每日数据(将每周数据除以7)，然后将其全部组合在一起。我已经记下了大部分，但是 pandas groupby让我有点迷惑。它也非常慢，这让我认为这可能不是最佳解决方案。 数据如下： Account Id year week view
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将值替换为平均值
我有一个数据帧，如下所示： Col1 Price 1 Plastic 50 2 Metal 100 3 Plastic 40 我想用它们在Price中的平均值替换col1中的值，因此我得到： Col1 Price 1 45
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PANAS-基于列对行进行分组，并将NaN替换为非空值
我正在尝试基于目标GROUP-BY"；列在我的数据框上使用字符串创建一些聚合。 假设我有以下4列数据帧： 我要基于列"；col1"；对所有行进行分组，在此情况下，使用非NULL值进行分组。 所需输出如下： 我还尝试使用正常： import pandas as pd from tabulate import tabulate df = pd.D
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按10分钟间隔对 pandas 数据帧进行分组
给定以下 pandas 数据帧： timestamp 0 2018-10-05 23:07:02 1 2018-10-05 23:07:13 2 2018-10-05 23:07:23 3 2018-10-05 23:07:36 4 2018-10-05 23:08:02 5 2018-10-05 23:09:16 6
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如何对具有重复列名行进行切片，并按顺序堆叠这些行
我有一个如图所示的数据帧，我希望在不更改顺序的情况下将其转换为多行。 RESP HR SPO2 PULSE 1 46 122 0 0 2 46 122 0 0 3 4 推荐答案 一种可能解决方案是使用reshape，仅需要的列长模数为0(因此可以将所有数据转换为4列DataFrame)： df1 = pd.Dataframe(df.va
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我怎么才能加快团购的速度呢？
我有以下数据帧： import pandas as pd array = {'id': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3], 'A': [False, False, True, False, False, False, True, True], 'B': [False, True, True, False, True, False, False, False]
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在GROUPBY集合函数中传递参数
我有数据帧，我在代码中将其引用为df，并且我在每个组的多个列上应用聚合函数。我还应用了用户定义的lambda函数f4, f5, f6, f7。有些函数非常相似，比如f4, f6和f7，只是参数值不同。我是否可以从字典d传递这些参数，以便我只需编写一个函数，而不是编写多个函数？ f4 = lambda x: len(x[x>10]) # count the frequency of beari
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如何使用pd.Grouper按月对日期进行分组？
我搜索了stackoverflow以了解如何按月对日期时间进行分组，但由于某些原因，我一直收到此错误，即使我通过pd.to.datetime 传递了数据帧之后也是如此 TypeError：仅对DatetimeIndex、TimedeltaIndex或 PerodIndex，但获取了“Int64Index”的实例 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']
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pandas 按日期和年份分组，并汇总金额
我有这样的 pandas 数据帧： d = {'dollar_amount': ['200.25', '350.00', '120.00', '400.50', '1231.25', '700.00', '350.00', '200.25', '2340.00'], 'date': ['22-01-2010','22-01-2010','23-01-2010','15-02-2010','2
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通过在不与其他值冲突的情况下追加值来生成序列
我有如下所示的数据帧 df = pd.DataFrame({'person_id': [101,101,101,101,202,202,202], 'login_date':['5/7/2013 09:27:00 AM','09/08/2013 11:21:00 AM','06/06/2014 08:00:00 AM','06/06/2014
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在多个列上创建具有GroupBy的新滚动平均值列
我有一个包含11列的数据帧，其中date是一个索引。我正在尝试使用列total的滚动平均值创建一个新列。但是，我收到错误：TypeError：插入列的索引与框架索引不兼容 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'date':['2016-04-01','2016-05-01','2016-07-01','2016-08-01','2016-
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pandas 分组并将行转换为多列
data = {'groupId':[1,1,2], 'email':['a1@gmail.com', 'a2@gmail.com', 'a3@gmail.com'], 'type':['office','personal','personal'],'name':['santy','santy','will']} df = pd.DataFrame(data) 我有一个这样
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pandas -按连续日期时间段分组
我有一个 pandas 数据帧，如下所示： KEY START END VALUE 0 A 2017-01-01 2017-01-16 2.1 1 B 2017-01-01 2017-01-23 4.3 2 B 2017-01-23 2017-02-10 1.7 3 A 2017-01-28
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pandas -按两种功能分组
我一直在试着从大 pandas 的Groupby物体上得到一个累加。我需要将累加移位1，这是通过Shift()实现的。但是，在单个GROUPBY对象上同时执行这两个函数会产生一些不需要的结果： df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1, 2, 2, 2], 'B': [2, 3, 5, 2, 3, 5]}) df.groupby
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Python Pandas滚动聚合一列列表
我有一个简单的dataframe df，其中有一列列表lists。我想根据lists生成一个附加列。 df如下所示： import pandas as pd lists={1:[[1]],2:[[1,2,3]],3:[[2,9,7,9]],4:[[2,7,3,5]]} #create test dataframe df=pd.DataFrame.from_dict(lists,orie
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给定日期时间列的 pandas 按周分组
假设我有以下数据示例： df = pd.DataFrame({'date':['2011-01-01','2011-01-02', '2011-01-03','2011-01-04','2011-01-05', '2011-01-06','2011-01-07','2011-01-08',
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