pandas-groupby

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私はgroupby()を実行して、列の値のカウントを取得するデータフレームを持っています。私は "合計のパーセント"のための追加の列を追加しようとしています。私はそれを達成する方法がわかりません。私はいくつかのgroupbyオプションを見てきましたが、適合するものは見つけられないようです。私のデータフレームは、次のようになります。 DAYSLATE DAYSLATE -7 day

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パンダのデータフレームの重複除外と最新のレコードの取得

私は重複と更新日を持つデータフレームを持っています。開始日：私が探しているのは、重複を削除して最新のレコードを取得する方法です。私はdrop_duplicates（）について知っているが、それは100％同一の行しかドロップしない。私はこのようなものを試してみました：だから、所望の出力は次のようになり grouped = df.groupby(['First Name', 'Middle Nam

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はパンダGROUPBY

に適用される自分の2D関数に配列引数を渡す私は、私はまた、入力2つの配列として受け取る機能を持つ以下のパンダのデータフレーム df long lat weekday hour dttm 2015-07-03 00:00:38 1.114318 0.709553 6 0 2015-08-04 00:19:18 0.797157 0.086720

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複合条件付き加算ロジックを使用してデータフレームに新しいフィールドを作成

以下は私のテーブル（Pythonデータフレーム）です。最後の列を紫色のテキストで作成しようとしています。以下は私が実装するロジックです：関連する「ジップ」フィールドの値は、次に設定されているすべて同じである場合は、それぞれ独自の「CBSA」の値については「age_HC01_EST_VC31_2」 'age_HC01_EST_VC31'フィールドに等しいフィールド（黄色で強調表示された行を参照）

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どのように私はPythonの

に各グループ化するための関数を定義したユーザ、次のように私は、データフレームDF1を持って適用することができます。 Country|Month|Revenue -------|-----|------- US |Jan |100 US |Feb |200 US |Mar |300 Canada |Jan |200 Canada |Feb |400 Canada |Mar |50

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パンダでグループ化する方法、すべてのグループで引数を持つ関数と戻り値を持つ

私はパンダでの経験を積み重ねており、この課題にぶつかっています。 'B'、 'C'私は 'A'と 'B'でグループ化し、グループごとに 'C'のすべての値に基づいて計算します。結果は新しい追加列 'D'になります。 def myfunc(df, par): {some complex calculation based on all values of df['C']} r

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マルチインデックスデータフレーム内で連続したイベントをカウントするパンダ

私はこれをいつか行っていて、うまくいかないようです。私は、次のような2つのレベルのマルチインデックスデータフレームを扱っています： def data(): data = {'date': pd.Series(['2016-1-1', '2016-1-1', '2016-1-1', '2016-1-2', '2016-1-2', '2016-1-2',

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パンダ：複数の列をグループ化する。どのようにすべての組み合わせを取得する？

私はage_rangeがそこから年齢欄 age gender group age_range 0 46 F 1 >= 30 and < 60 1 50 F 1 >= 30 and < 60 2 63 F 2 >= 60 3 65 F 2 >= 60 4 34 F 1 >= 30 and < 60 5 42 F 2 >= 30 and < 60 6 55 F

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PANDAS DataFrameにCOUNTIFSカラムを追加

私はPandas DataFrameでPythonで作業しています。これには、下の画像の最初の2つのカラム、user_id、user_timeが含まれています。基本的に3番目の列を追加する必要があります。これは、基本的に各「user_id」の「user_time」のシーケンスです。 Excelでは、数式は次のようになります。 =COUNTIFS([user_id],[@[user_id]], [