pandas-groupby

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皆さんは以前私の質問に非常に役立っていました。私は、英数字の値を持つインデックスをソートすることを検討していました。今日は成功した、このスクリプトを実行したが、エラーを受信されています：バックピボットに /Library/Python/2.7/site-packages/pandas/core/groupby.py:4036: FutureWarning: using a dict with r

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私はデータセット持ってをパンダする

新しい「ピボット」テーブルにデータフレームを再フォーマット： DF = teacher student score Tom Alice 12 Tom Ben 13 Tom Daniel 14 Peter Kitty 15 Peter Jenny 16 を私は teacher student score student score student score Tom Ali

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パンダのデータフレームの展開と並べ替え

私は検索しましたが、パンダのデータフレームをアンスタッキングして並べ替える方法の解決策を見つけることができませんでした。私は、次のデータフレームがあるとします。 df = pd.DataFrame({'type': [1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 2], 'band': ['A', 'B', 'C', 'C', 'B', 'B', 'A', 'A', '

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パンダグループからto_csv

パンダのgroupbyデータフレームをCSVに出力したい。さまざまなStackOverflowソリューションを試しましたが、うまく機能しませんでした。のPython 3.6.1、パンダ0.20.1 GROUPBY結果は次のようになります。 week_grouped = df.groupby('week') week_grouped.sum() #At this point you have t

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どのようにして、パンダの平均値と時間軸の値を置き換えることができますか？

私はこのようになり、データがあります：私はそれらを置き換えることによって、私の値の「解像度」を減らしたい timestamp value 0 12345 0.5 1 12346 0.5 2 12347 3.0 3 12348 3.0 4 12349 6.0 ... ：このような何か timestamp value 0 12345 0.0 1 12346 1.0

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特定のIDに対して特定のイベントが発生した合計時間をカウントするために、集計でpandas groupbyを使用するにはどうすればよいですか？

サンプル入力は： ID Timestamp Event 1 1 2010-05-31 13:43:45 a 2 1 2010-05-31 13:44:25 a 3 1 2010-05-31 13:44:55 a 4 1 2010-05-31 13:45:35 b 5 1 2010-05-31 13:47:05 b 6 1 2010-05-31 13:47:45 a 7 1 201

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groupby in Pandas -Python

私が理解していないgroupbyオブジェクトで操作を実行しようとすると、エラーメッセージが表示されます。再現性のある例えばは、次の点を考慮してください import pandas as pd species_plots_types record_id plot_id plot_type species_id 0 1 2 Control NL 2194 2 3 L

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複数の列でgroupby（）を集計し、Pandas 0.21+のマルチインデックスの名前を変更するにはどうすればよいですか？

コード import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1, 2, 2], 'B': range(5), 'C': range(5)}) df1 = df.groupby('A').B.agg({'B': ['count','nunique'],'C': ['sum','median']}) df1.

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python関数でpandas GroupBy関数を引数として渡すことはできますか？どのように私は彼らの議論を通過する必要がありますか？

mean（）、max（）などのGroupBy操作を引数として取る関数が必要です。これらの関数の引数をどのように含めるかについてはわかりません。例えば、クォンタイルの場合は、どのクォンタイルを伝えるかという議論があります。このような場合、この余分な議論を提供できるはずです。 def compute_moment(data, moment = pd.core.groupby.GroupBy.mean)

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パンダのデータフレームに行をドロップしようとすると、キーエラーが発生する

for i in [train]: if(i.creation_date>i.sell_date): train.drop(train.index[i], inplace=True) ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any()