Preguntas etiquetadas con pandas-groupby

Se utiliza para agrupar variables en función de una condición determinada. Y solo para ser utilizado con relevancia para la biblioteca `pandas`


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Obtenga estadísticas para cada grupo (como conteo, media, etc.) usando pandas GroupBy?
Tengo un marco de datos dfy uso varias columnas para groupby: df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean() De la manera anterior, casi obtengo la tabla (marco de datos) que necesito. Lo que falta es una columna adicional que contenga el número de filas en cada grupo. En otras palabras, quiero decir, pero también me gustaría …

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Cómo pivotar un marco de datos
¿Qué es el pivote? ¿Cómo giro? ¿Es esto un pivote? Formato largo a formato ancho? He visto muchas preguntas sobre las tablas dinámicas. Incluso si no saben que están preguntando sobre tablas dinámicas, generalmente lo hacen. Es prácticamente imposible escribir una pregunta canónica y una respuesta que abarque todos los …







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Concatenar cadenas de varias filas usando Pandas groupby
Quiero fusionar varias cadenas en un marco de datos basado en un grupo en Pandas. Este es mi código hasta ahora: import pandas as pd from io import StringIO data = StringIO(""" "name1","hej","2014-11-01" "name1","du","2014-11-02" "name1","aj","2014-12-01" "name1","oj","2014-12-02" "name2","fin","2014-11-01" "name2","katt","2014-11-02" "name2","mycket","2014-12-01" "name2","lite","2014-12-01" """) # load string as stream into dataframe df = …

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pandas dataframe groupby datetime mes
Considere un archivo csv: string,date,number a string,2/5/11 9:16am,1.0 a string,3/5/11 10:44pm,2.0 a string,4/22/11 12:07pm,3.0 a string,4/22/11 12:10pm,4.0 a string,4/29/11 11:59am,1.0 a string,5/2/11 1:41pm,2.0 a string,5/2/11 2:02pm,3.0 a string,5/2/11 2:56pm,4.0 a string,5/2/11 3:00pm,5.0 a string,5/2/14 3:02pm,6.0 a string,5/2/14 3:18pm,7.0 Puedo leer esto y reformatear la columna de fecha en formato de …




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