pandas-groupby

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データフレームから重複行を削除するが、私はこのようなデータフレーム持っているPythonの

リスト - として1列を維持：今すぐ file: | FIRST | LAST | ID | --------------------------- 0 "ABC" 12 35 1 "ABC" 14 35 2 "AB" 15 36 を、私が欲しいのです。この問題については file: | FIRST | LAST | ID | ----------

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パンダSUMIFS、行に依存するフィルタ

パンダでSUMIFSスタイルの計算をしようとしています。 Power Pivots DAXは完璧に動作するが、何百万行ものスケールに対応していない計算機能を備えています。として単純な例は、累積合計列を計算するためにデータフレームを使用することになる。： Index Customer Spend Date Cumulative Total 0 A 100 16/08/2017 28

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パンダunhashableタイプ： 'numpy.ndarray' with pandas groupby

おそらく、パンダのDataFrameには基本的な問題があります。次のコードスニペットでは、計算された列 'CAPACITY_CHECK'を挿入し、そのデータに基づいてグループ化しようとしています。私は不変オブジェクトを変更しようとしているわけではないし、新しい列の型は、「シリーズ」であるので「numpy.ndarray」 TEMP['CAPACITY_CHECK'] = TEMP[['ADD_CA

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パンダグループでvalue_countsを使用しているときに、空のシリーズを無視するにはどうすればよいですか？

私は各行の新聞記事のメタデータを持つDataFrameを持っています。私はその後、（typeと呼ばれる）1列の値をカウントし、毎月のチャンクにグループこれらをしたいと思います： monthly_articles = articles.groupby(pd.Grouper(freq="M")) monthly_articles = monthly_articles["type"].value_co

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パンダでグループ化した後に一致する文字列に基づいてデータをフィルタリングする

IdとVehicleでグループ化し、オークションに「救助された救助隊」と「救出救助API」の値のみを持つ車両のみを返送します。これらの2つのタイプ以外のオークションを持つ車両は除外されます。どうすればこれを達成できますか？データ： Id Vehicle Auction Offer 10 1984 Porsche 944 Copart 100 10 1984 Porsche 9

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更新列値（）最後の（）

与えられたデータフレーム：。 dfd = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2,2,3,3], 'B': [4, 5, 6,7,8,9], 'C':['a','b','c','c','d','e'] }) 私は dfd.groupby('A').last()['C'] を使用して、グループごとの最後のC値を見つけること

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はそれに応じて

グループ化されたオブジェクトに対する操作を実行すると、変数を作成した後、私はこのようになり、データフレームを持つデータフレームをインデックス作成： Id Category Score 1 M 0.2 2 C 0.4 2 M 0.3 1 C 0.1 2 M 0.3 1 M 0.2 1 C 0.1 1 C 0.1 2 C 0.4 私はIdとCa

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パンダ：GROUPBY

私はデータフレーム df = pd.DataFrame({'member_id': [111, 111, 111, 111, 222, 222, 333, 333], 'event_duration': [12, 242, 3, 21, 4, 76, 34, 12], 'period': [1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4]}) event_duration member_

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Python Pandasは値を適用します

私は、 '時間'、 '日'、 '週'、 '月'、 '年'、 '値'という複数の列を持つdfを持っています。 I）は、平均を探して「の値」（と「週」と「時間」によってグループ分けしました： df_group = df.groupby(['week','hour']).value.mean().reset_index() 今、私は毎週の各時間に別々の列としてその平均値を適用します。何か案は？あら