Je commence avec des données d'entrée comme celle-ci df1 = pandas.DataFrame( { "Name" : ["Alice", "Bob", "Mallory", "Mallory", "Bob" , "Mallory"] , "City" : ["Seattle", "Seattle", "Portland", "Seattle", "Seattle", "Portland"] } ) Qui, une fois imprimé, apparaît comme ceci: City Name 0 Seattle Alice...
J'ai un bloc de données dfet j'utilise plusieurs colonnes pour groupby: df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean() De la manière ci-dessus, j'obtiens presque la table (trame de données) dont j'ai besoin. Ce qui manque, c'est une colonne supplémentaire qui contient le nombre de...
Qu'est-ce que le pivot? Comment pivoter? Est-ce un pivot? Format long à format large? J'ai vu beaucoup de questions concernant les tableaux croisés dynamiques. Même s'ils ne savent pas qu'ils demandent des tableaux croisés dynamiques, ils le sont généralement. Il est pratiquement impossible...
J'ai une trame de données pandas dfcomme: a b A 1 A 2 B 5 B 5 B 4 C 6 Je veux regrouper par la première colonne et obtenir la deuxième colonne sous forme de listes en lignes : A [1,2] B [5,5,4] C [6] Est-il possible de faire quelque chose comme ça en utilisant des pandas
Comment puis-je trouver toutes les lignes dans une trame de données pandas qui ont la valeur maximale pour la countcolonne, après le regroupement par ['Sp','Mt']colonnes? Exemple 1: le dataFrame suivant, que je regroupe ['Sp','Mt']: Sp Mt Value count 0 MM1 S1 a **3** 1 MM1 S1 n 2 2 MM1 S3 cb 5 3...
Comment accéder au dataframe groupby correspondant dans un objet groupby par la clé? Avec le groupby suivant: rand = np.random.RandomState(1) df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar'] * 3, 'B': rand.randn(6), 'C': rand.randint(0, 20, 6)}) gb = df.groupby(['A']) Je peux le parcourir pour obtenir les...
J'ai un DataFrame avec de nombreuses valeurs manquantes dans les colonnes que je souhaite regrouper: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '3'], 'b': ['4', np.NaN, '6']}) In [4]: df.groupby('b').groups Out[4]: {'4': [0], '6': [2]} voir que Pandas a supprimé les...
Existe-t-il un moyen intégré à Pandas d'appliquer deux fonctions d'agrégation différentes f1, f2à la même colonne df["returns"], sans avoir à appeler agg()plusieurs fois? Exemple de dataframe: import pandas as pd import datetime as dt pd.np.random.seed(0) df = pd.DataFrame({ "date" : [dt.date(2012,...
Je souhaite fusionner plusieurs chaînes dans un dataframe basé sur un groupedby dans Pandas. C'est mon code pour l'instant: 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"...
Considérez un fichier 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...
J'ai ci-dessous Dataframe avec le champ 'Age', Besoins de trouver au top 3 l'âge minimum du DataFrame DF = pd.DataFrame.from_dict({'Name':['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'], 'Age':[18, 45, 35, 70, 23, 24, 50, 65, 18, 23]}) DF['Age'].min() Vous voulez les deux meilleurs âges,...