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我正在尝试在 pandas 或 dask 中创建数据透视表，但当然我在 pandas 中遇到内存错误。这就是我想使用 dask 的原因，因为我想可能处理更大的文件。
在 pandas 中我这样做了:
df =df.pivot_table(values="A", index="B", columns="C", aggfunc=np.min)
但是在Dask中无法使用np.min。还有其他一些聪明的方法可以用 Dask 来做到这一点吗？
最佳答案
看起来 Dask 数据帧引发了以下错误
ValueError("aggfunc must be either 'mean', 'sum' or 'count'")
也许您应该提交功能请求？ https://github.com/dask/dask/issues/new
关于python - 如何使用 aggfunc 'min' 在dask中执行pivot_table？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57536782/
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我有以下数据框。 df.head(30) struct_id resNum score_type_name score_value 0 4294967297 1
我是python的新手。我有以下数据框。我能够在 Excel 中旋转。 我想添加差异列(在图像中，我手动添加了它)。 区别在于B-A值。我能够使用 Python 数据透视表复制差异列和总计。下面是我的
我正在尝试在 Dask 上使用 Pivot_table 和以下数据框: date store_nbr item_nbr unit_sales year month 0
我有一个像这样的数据框: ID Sim Items 1 0.345 [7,7] 2
我想根据以下数据框制作一个数据透视表，其中包含列 sales、rep。数据透视表显示 sales 但没有 rep。当我尝试仅使用 rep 时，出现错误 DataError: No numeric ty
如下所示： date 20170307 20170308 iphone4 2 0
考虑一个数据框: df = pd.DataFrame( {'last_year': [1, 2, 3], 'next_year': [4, 5, 6]}, index=['foo',
我看到这个问题被问过多次，但其他问题的解决方案没有奏效! 我有这样的数据框 df = pd.DataFrame({ "date": ["20180920"] * 3 + ["20180921"] *
我正在使用 Pandas pivot_table在大型数据集(1000 万行，6 列)上运行。由于执行时间是最重要的，我尝试加快进程。目前处理整个数据集需要大约 8 秒，这很慢，我希望找到提高速度/性
我收到了 KeyError: "... not in index"使用pandas的pivot_table时。 这是示例代码: arrays = [['bar', 'bar', 'foo', 'foo
当将列设置为Margins=True时，pd.grouper datetime在 Pandas 数据透视表中将不起作用。这是我的代码，可以按预期工作- p = df.pivot_table(value
>>> df A B C D 0 foo one small 1 1 foo one large 2 2 foo one large 2 3 foo two sm
数据集 x y a 1 3 0 1 1 0 1 2 0 3 6 0 5 3 1 1 5 0 1 7 0 1 6 0 1 4
数据集 x y a 1 3 0 1 1 0 1 2 0 3 6 0 5 3 1 1 5 0 1 7 0 1 6 0 1 4
我有这个样本: import pandas as pd import numpy as np dic = {'name': ['j','c','q','j','c','q','j','c
我对 pandas pivot_table 有疑问。 有时，“值”列表中指定的列的顺序不匹配 In [11]: p = pivot_table(df, values=["x","y"], cols=[
我试图通过平均值、中位数、第 25 个百分位数、第 75 个百分位数、标准差来描述 A 列、B 列。 df = pd.DataFrame({'A':[1,9,3,4,6,8,2,7],
我有下表: ID Metric Level Level(% Change) Level(Diff) Index 0 2016 A 10
我有下表: In [303]: table.head() Out[303]: people weekday weekofyear 2012-01-01 119
我似乎无法弄清楚如何将每个 date_submitted 组的总列百分比添加到下面的 pandas 数据透视表中: In [177]: pass_rate_pivot date_submitted
我是一名优秀的程序员,十分优秀！