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<分区>
当我尝试使用 itertools.groupby 时对这样的数字列表进行分组:
from itertools import groupby
a = [1, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5]
for key, value in groupby(a):
print((len(list(value)), key), end=' ')
输出是
(1, 1) (1, 2) (1, 1) (1, 3) (1, 2) (1, 1) (1, 2) (1, 3) (1, 4) (1, 5)
代替
(3, 1) (3, 2) (2, 3) (1, 4) (1, 5)
为什么它不能正确分组相同的数字？
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0
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！