Hay una pregunta SO muy popular con respecto a groupby a dataframe, consulte aquí . Desafortunadamente, no creo que este caso de uso en particular sea el más útil. Supongamos que tiene lo que podría ser un conjunto de datos jerárquico en forma aplanada: p.ej key val 0 ‘a’ 2 1 ‘a’ 1 2 ‘b’ […]
Esta pregunta es similar a esta , pero con una diferencia crucial: la solución a la pregunta vinculada no resuelve el problema cuando el dataframe se agrupa en contenedores. El siguiente código para graficar la distribución relativa de los contenedores de las 2 variables produce un error: import pandas as pd import seaborn as sns […]
Haciendo a un lado mi propia pregunta anterior, los pandas de Python: asignar grupos de control frente a grupos de tratamiento de forma aleatoria basados en% Gracias a @maxU, sé cómo asignar grupos de control / tratamiento aleatorios a 2 grupos; pero ¿y si tengo 3 grupos o más? Por ejemplo: df.head() customer_id | Group […]
Por ejemplo, tengo un dataframe de pandas de la siguiente manera: col_1 col_2 col_3 col_4 a X 5 1 a Y 3 2 a Z 6 4 b X 7 8 b Y 4 3 b Z 6 5 Y quiero, para cada valor en col_1, agregar los valores en col_3 y col_4 (y muchas […]
Estoy haciendo un grupo simple por operación, tratando de comparar medios de grupo. Como puede ver a continuación, he seleccionado columnas específicas de un dataframe más grande, del cual se han eliminado todos los valores faltantes. Pero cuando me agrupo, estoy perdiendo un par de columnas: Nunca me he encontrado con pandas, y no encuentro […]
En Python Pandas, tengo un DataFrame. Agrupo este DataFrame por una columna y quiero asignar el último valor de una columna a todas las filas de otra columna. Sé que puedo seleccionar la última fila del grupo con este comando: import pandas as pd df = pd.DataFrame({‘a’: (1,1,2,3,3), ‘b’:(20,21,30,40,41)}) print(df) print(“-“) result = df.groupby(‘a’).nth(-1) print(result) […]
Tengo un “sample.txt” como este. idx ABCD cat J 1 2 3 1 x K 4 5 6 2 x L 7 8 9 3 y M 1 2 3 4 y N 4 5 6 5 z O 7 8 9 6 z Con este conjunto de datos, quiero obtener la sum en la […]
A menudo, cuando realizamos operaciones groupby usando pandas, es posible que deseamos aplicar varias funciones en varias series. groupby.agg parece la forma natural de realizar estas agrupaciones y cálculos. Sin embargo, parece existir una discrepancia entre cómo se implementan groupby.agg y groupby.apply , porque no puedo agrupar a una lista usando agg . Tuple y […]
En el ejemplo de la documentación de pandas sobre el nuevo método .pipe() para objetos GroupBy, un método .apply() que acepte la misma lambda devolverá los mismos resultados. In [195]: import numpy as np In [196]: n = 1000 In [197]: df = pd.DataFrame({‘Store’: np.random.choice([‘Store_1’, ‘Store_2’], n), …..: ‘Product’: np.random.choice([‘Product_1’, ‘Product_2’, ‘Product_3’], n), …..: ‘Revenue’: […]
Tengo un conjunto de datos relativamente grande que quiero dividir en múltiples marcos de datos en Python basado en una columna que contiene un objeto de fecha y hora. Los valores en la columna (por los que quiero dividir el dataframe) se dan en el siguiente formato: 2015-11-01 00:00:05 Puedes asumir que el dataframe se […]