Resultados de la búsqueda a petición "pandas-groupby"
Transformar versus agregado en pandas
Al agrupar un Pandas DataFrame, ¿cuándo debo usartransform y cuando debo usaraggregate? ¿Cómo difieren con respecto a su aplicación en la práctica y cuál considera usted más importante?
Pandas - dataframe groupby - cómo obtener la suma de varias columnas
Esto debería ser fácil, pero de alguna manera no pude encontrar una solución que funcione. Tengo un marco de datos de pandas que se ve así: index col1 col2 col3 col4 col5 0 a c 1 2 f 1 a c 1 2 f 2 a d 1 2 f 3 b d 1 2 g 4 b e 1 2 g 5 b e 1 2 ...
Cómo eliminar duplicados en función de dos o más criterios de subconjuntos en el marco de datos de Pandas
Digamos que este es mi marco de datos df = pd.DataFrame({ 'bio' : ['1', '1', '1', '4'], 'center' : ['one', 'one', 'two', 'three'], 'outcome' : ['f','t','f','f'] })Se parece a esto ... bio center outcome 0 1 one f 1 1 one t 2 1 two f 3 4 three ...
¿Pandas Reindex para llenar las fechas faltantes, o un mejor método para llenar?
Mis datos son registros de ausencia de una fábrica. Algunos días no hay ausencias, por lo que no hay datos o fechas registradas para ese día. Sin embargo, y cuando esto se vuelve complicado con los otros ejemplos que se muestran, es posible que ...
pandas: GroupBy .pipe () vs .apply ()
En el ejemplo de ladocumentación de pandas [https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html#groupby-pipe]sobre lo nuevo.pipe() método para objetos GroupBy, un.apply() El método que acepta el mismo lambda devolvería los mismos ...
Grupo de datos de pandas de pitón por semana (a partir del lunes)
Tengo un marco de datos con valores por día (ver df a continuación). Quiero agrupar el campo "Pronóstico" por semana pero con el lunes como primer día de la semana. Actualmente puedo hacerlo a través de pd.TimeGrouper ('W') (ver df_final ...
¿Por qué primero y último en un grupo no me dan primero y último?
Estoy publicando esto porque el tema acaba de aparecer en otra pregunta / respuesta y el comportamiento no está muy bien documentado. Considere el marco de datosdf df = pd.DataFrame(dict( A=list('xxxyyy'), B=[np.nan, 1, 2, 3, 4, np.nan] )) A ...
La clasificación / clasificación de los pandas de Python se basa en otra columna que difiere para cada entrada
Me gustaría llegar a la cuarta columna a continuación basada en las tres primeras: user job time Rank A print 1559 2 A print 1540 2 A edit 1520 1 A edit 1523 1 A deliver 9717 3 B edit 1717 2 B edit 1716 2 B edit 1715 2 B deliver 1527 1 B deliver ...
Marcos de datos de Python Concat basados en filas únicas
Mi marco de datos se lee como: df1 user_id username firstname lastname 123 abc abc abc 456 def def def 789 ghi ghi ghidf2 user_id username firstname lastname 111 xyz xyz xyz 456 def def def 234 mnp mnp mnpAhora quiero un marco de datos de ...