Функция Groupby, создающая 2 новых столбца [duplicate]
Вы пытались решить проблему с клейкой лентой?
Попробуйте определить, когда возникают ошибки, и исправьте их короткими операторами if, это не очень, но для некоторых проблем это единственное решение, и это один из них .
if( (n * 0.1) < 100.0 ) { return n * 0.1 - 0.000000000000001 ;}
else { return n * 0.1 + 0.000000000000001 ;}
У меня была такая же проблема в проекте научной симуляции в c #, и я могу сказать вам, что если вы проигнорируете эффект бабочки, он превратится в большого толстого дракона и укусит вас в a **
2
задан jezrael 9 March 2016 в 21:49
поделиться
3 ответа
try agg() function:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,5,size=(20, 3)), columns=list('ABC'))
print(df)
print(df.groupby('C').agg({'A': max, 'B':min}))
Выход:
A B C
0 2 3 0
1 2 2 1
2 4 0 1
3 0 1 4
4 3 3 2
5 0 4 3
6 2 4 2
7 3 4 0
8 4 2 2
9 3 2 1
10 2 3 1
11 4 1 0
12 4 3 2
13 0 0 1
14 3 1 1
15 4 1 1
16 0 0 0
17 4 0 1
18 3 4 0
19 0 2 4
A B
C
0 4 0
1 4 0
2 4 2
3 0 4
4 0 1
В качестве альтернативы вы можете проверить функцию pandas.read_sql_query () ...
0
ответ дан MaxU 4 September 2018 в 08:09
поделиться
Вы можете использовать функцию agg
import pandas as pd
import numpy as np
df.groupby('something').agg({'column1': np.max, 'columns2': np.min})
0
ответ дан dmb 4 September 2018 в 08:09
поделиться
Вы можете использовать функцию agg :
DF2 = DF1.groupby('C').agg({'A': max, 'B': min})
Образец:
print DF1
A B C D
0 1 5 a a
1 7 9 a b
2 2 10 c d
3 3 2 c c
DF2 = DF1.groupby('C').agg({'A': max, 'B': min})
print DF2
A B
C
a 7 5
c 3 2
GroupBy-fu: улучшения в группировке и агрегирование данных в пандах - хорошие объяснения.
2
ответ дан jezrael 4 September 2018 в 08:09
поделиться
Другие вопросы по тегам: