Tag: aggregate functions

pandas groupby с двумя ключами

Я целый день пытался выполнить эту задачу, но не смог, у меня есть кадр данных pandas, как это columns=[ka,kb_1,kb_2,timeofEvent,timeInterval] 0:'3M' '2345' '2345' '2014-10-5',3000 1:'3M' '2958' '2152' '2015-3-22',5000 2:'GE' '2183' '2183' '2012-12-31',515 3:'3M' '2958' '2958' '2015-3-10',395 4:'GE' '2183' '2285' '2015-4-19',1925 5:'GE' '2598' '2598' '2015-3-17',1915 Что должно быть реализовано, это новый кадр данных, сгруппированный по «ka и […]

Именование возвращенных столбцов в функции агрегации Pandas?

У меня проблемы с функциональностью группы Панд. Я прочитал документацию , но не могу понять, как применять агрегированные функции к нескольким столбцам и иметь собственные имена для этих столбцов. Это очень близко, но возвращаемая структура данных имеет вложенные заголовки столбцов: data.groupby("Country").agg( {"column1": {"foo": sum()}, "column2": {"mean": np.mean, "std": np.std}}) (т. е. хочу взять среднее значение […]

Применение нескольких функций к нескольким столбцам группы

В документах показано, как применять одновременно несколько объектов по объекту groupby с помощью dict с именами столбцов вывода в качестве ключей: In [563]: grouped['D'].agg({'result1' : np.sum, …..: 'result2' : np.mean}) …..: Out[563]: result2 result1 A bar -0.579846 -1.739537 foo -0.280588 -1.402938 Однако это работает только на объекте Series groupby. И когда dict аналогично передается группе […]

Python - лучший язык программирования в мире.