pandas-groupby

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私はgroupbyを実行していて、列の合計を得ることができますが、2列の合計をどのようにして得ますか？ detail [ 'debit' ] = df.groupby ('type') [ 'debit' ].sum() detail [ 'credit' ] = df.groupby ('type') [ 'credit' ].sum() 私は（クレジットカード）を一緒に必要としています。

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パンダデータフレーム - どのように時系列に対してGROUPBYと一緒

EDIT fillnaを使用するには：日付、曜日、A、B、C 2015/3月23日、モリブデン、60085：私は、次のデータセットを持っているを、105744,18623 2015/3月24日、火、41472,70327,14775 2015/3月25日、私たちは、46644,81693,17168 2015/03/26のTh、43640,74615,15577 2015/03/27、Fr、3

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マルチインデックスデータベースファイルの合計

私はパンダでいくつかの操作をしようとしています。私は国のリストを持っており、各国ごとに毎年私は他の国からの移民の数に関するデータを持っています。たとえば、AUS 2000 AFG 11160.0は、2000年にオーストラリアのAfganishtanから11116人がいたことを意味します。大陸別に移民をグループ化するつもりですから、期待される結果はAUS 2000 Europeans 20000;

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データフレーム文字列をフィルタリングする - 'int'型の引数は反復不可/ NA/NaN値を含むベクトルではインデックスできません

データセットonline retailを使用しています。請求書コードを表すInvoiceNoという列があります。このコードが文字 'c'で始まる場合、それは取り消しを示します。私はInvoiceNoが 'C'が含まれているインスタンスにInvoiceNoをGROUPBYたいです。 ValueError Traceback (most recent call last) <ipy

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このforループの 'frame'は何を意味していますか？

for group, frame in Top15.groupby(ContinentDict): groups.loc[group] = [len(frame), frame['Estimate Population'].sum(),frame['Estimate Population'].mean(),frame['Estimate Population'].std()] 私は各

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返品によるパンダのグループNANのapply vs transformの機能

私は自分自身を説明することができない状況に直面しています。まず、applyとtransform関数についてです。今まで私が理解していたのはデータフレーム全体に適用されますが、変換は各行で動作するため適用よりも遅くなりました。だからここに私のデータフレームは、私がdf.groupby('id')['size'].apply(lambda col: ', '.join(col))を適用するときには、

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を選択し、データフレームの列の最小値は、カテゴリ

で私はテレビの選択のIMDBの格付けを表すデータフレームには、次の列を示しています日、ep_no、エピソード、SHOW_TITLE、季節、評価を各ショーの最低評価エピソードを選択する必要がありますが、必要なすべての列を表示するのに問題があります。私は正常に使用して、正しいデータを選択することができます。 df.groupby('show_title')['rating'].min() を

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は、私が過ごしたクライアントは、イベントの日と価値に関する情報で構成され、次のDFを、持っているパンダ

で効率的なGROUPBYのヘルプが必要です： pandas dataframe DFを再現するコード： d = {'CLIENT': ['John', 'Jonas', 'Mary', 'Anne', 'John', 'Jonas', 'Mary','John', 'Mary'],'SPENT': [30, 400, 800, 90, 180, 560, 50, 200, 100],'DAY_EV

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インデックスを範囲とする新しいDataFrameにDataFrameをグループ化する

質問があります。この例では簡略化されています。このパンダデータフレーム、df_aを考えてみましょう： df_a=pd.DataFrame([['1001',34.3,'red'],['1001',900.04,'red'],['1001',776,'red'],['1003',18.95,'green'],['1004',321.2,'blue']],columns=['id','amount',

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groupbyと2つの列でマップする方法pandasデータフレーム

私はpandasデータフレームで作業するpythonに問題があります。私はモデルを予測するモデルを学習するマシンを作ろうとしています。列車のデータフレームにサーフェスの列があり、テストデータフレームにサーフェスの列がありません。だから、列車内のサーフェスに基づいていくつかのフィーチャを作成したいと思います。 train['error_cat1'] = abs(train.groupby(train