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<分区>
我执行了以下脚本:
from itertools import groupby
from pprint import pprint as prnt
dt = [('23271800', 0.00066790780636275307),
('23271812', 0.0010018617095441298),
('26112103', 0.00066790780636275307),
('27111616', 0.0056772163540834012),
# ... many lines deleted ...
('40161500', 0.00040074468381765189)
]
agg = groupby(dt, lambda x: x[0])
lst = list(agg)
lst1 = map(lambda x: (x[0], list(x[1])), lst)
prnt(lst1)
对于项目 '23271800'，它应该将 [('23271800', 0.00066790780636275307)] 报告为其对应的 groupby 项目。但是，我得到的输出不正确。
[('23271800', []),
('23271812', []),
('26112103', []),
('27111616', []),
# ... many lines deleted ...
('40161500', [('40161500', 0.00040074468381765189)])]
如果我在这里做错了什么，需要帮助来理解。
PS:代码粘贴:http://codepad.org/cCd8DfoT
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给定输入: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 将数字按奇数或偶数分组，然后按小于或大于 5 分组。 预期输出: [[1, 3, 5], [2, 4], [6, 8, 10
编辑: @coldspeed、@wen-ben、@ALollz 指出了我在字符串 np.nan 中犯的新手错误。答案很好，所以我不删除这个问题来保留那些答案。 原文: 我读过这个问题/答案 What'
我试图概括我提出的问题 here . mlb 数据框看起来像 Player Position Salary Year 0 Mike Wit
我认为我不需要共享整个数据框，但基本上，这是有问题的代码行(当然，已经导入了 pandas) divstack = df[df['Competitor']=='Emma Slabach'].group
我面临下一个问题:我有组(按 ID)，对于所有这些组，我需要应用以下代码:如果组内位置之间的距离在 3 米以内，则需要将它们添加在一起，因此将创建一个新组(代码如何创建我在下面显示的组)。现在，我想要
我有以下数据: ,dateTime,magnitude,occurrence,dateTime_s 1,2017-11-20 08:00:09.052260,12861,1,2017-11-20 08
我按感兴趣的列对 df 进行分组: grouped = df.groupby('columnA') 现在我只想保留至少有 5 名成员的组: grouped.filter(lambda x: len(x
数据是一个时间序列，许多成员 ID 与许多类别相关联: data_df = pd.DataFrame({'Date': ['2018-09-14 00:00:22',
选择 u.UM_TOKEN_NO 、u.UM_FULLNAME、u.SECTOR、u.department_name、t.TS_PROJECT_CODE、sum(t.TS_TOTAL_HRS) 来自
我有这两个表: +---------------+-------------+---------------------+----------+---------+ | items_ordered |
我正在使用 groupby 和 sum 快速汇总两个数据集 一个包含: sequence shares 1 100 2 200 3 50 1 2
这个问题在这里已经有了答案: list around groupby results in empty groups (3 个答案) itertools groupby object not out
我有一组行，我想按标识符的值进行分组 - 存在于每一行中 - 然后对将作为结果的组进行进一步的隔离处理。 我的数据框是这样的: In [50]: df Out[50]: groupkey b
假设您要在全局范围内销售产品，并且希望在某个主要城市的某个地方设立销售办事处。您的决定将完全基于销售数字。 这将是您的(简化的)销售数据: df={ 'Product':'Chair', 'Count
我有一个将数据分组两次的查询: var query = (from a in Context.SetA() from b in Context.SetB().Where(x => x.aId == a
我有一个这种格式的数据框: value identifier 2007-01-01 0.087085 55 2007-01-01 0.703249
这个问题在这里已经有了答案: python groupby behaviour? (3 个答案) 关闭 4 年前。 我有一个这样的列表 [u'201003', u'200403', u'200803
在 Python 中，我可以使用 itertools.groupby 将具有相同键的连续元素分组。 : >>> items = [(1, 2), (1, 5), (1, 3), (2, 9), (3,
无法翻译以下 GroupBy 查询并将引发错误:不支持客户端 GroupBy IEnumerable ids = new List { 1, 2, 3 }; var q = db.Comments.W
考虑一个 Spark DataFrame，其中只有很少的列。目标是对其执行 groupBy 操作，而不将其转换为 Pandas DataFrame。等效的 Pandas groupBy 代码如下所示:
我是一名优秀的程序员,十分优秀！