python - Pandas 中带有子范围的 GroupBy-6ren

python - Pandas 中带有子范围的 GroupBy

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:01:13

24

4

我正在研究足球数据集

   LEAGUE   HOME    DRAW    AWAY    WINNER  PREDICTED   PROFIT
0   2       3.25    3.25    2.10       0           2    -10.0
1   14      1.50    3.50    6.00       0           0    5.0
2   2       2.25    3.30    3.20       2           0    -10.0
3   11      2.25    3.00    2.88       0           0    12.5
4   17      5.00    3.75    1.70       2           2    7.0

现在，我正在寻找方法GroupBy(League, 1.25 < Home < 1.5 | 1.5 < Home < 1.75 ..)并获取目标数据集，例如:

   LEAGUE     HOME    PROFIT
0   2       1.25-1.5    10.0
1   2       1.50-1.75    5.0
2   3         NaN        NaN
3   3       1.5-1.75    12.5
...

最佳答案

也许您需要cut :

bins = np.linspace(0, 5, 20, endpoint=False)
print bins
[ 0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75
  3.    3.25  3.5   3.75  4.    4.25  4.5   4.75]

print df.groupby([df.LEAGUE, pd.cut(df.HOME, bins)]).sum()

                    HOME  DRAW  AWAY  WINNER  PREDICTED  PROFIT
LEAGUE HOME                                                    
2      (0, 0.25]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (0.25, 0.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (0.5, 0.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (0.75, 1]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (1, 1.25]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (1.25, 1.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (1.5, 1.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (1.75, 2]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (2, 2.25]    2.25  3.30  3.20       2          0   -10.0
       (2.25, 2.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (2.5, 2.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (2.75, 3]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (3, 3.25]    3.25  3.25  2.10       0          2   -10.0
       (3.25, 3.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (3.5, 3.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (3.75, 4]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (4, 4.25]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (4.25, 4.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (4.5, 4.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
11     (0, 0.25]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (0.25, 0.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (0.5, 0.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (0.75, 1]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (1, 1.25]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (1.25, 1.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (1.5, 1.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (1.75, 2]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (2, 2.25]    2.25  3.00  2.88       0          0    12.5
       (2.25, 2.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (2.5, 2.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
...                  ...   ...   ...     ...        ...     ...
14     (2, 2.25]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (2.25, 2.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (2.5, 2.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (2.75, 3]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (3, 3.25]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (3.25, 3.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (3.5, 3.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (3.75, 4]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (4, 4.25]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (4.25, 4.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (4.5, 4.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
17     (0, 0.25]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (0.25, 0.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (0.5, 0.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (0.75, 1]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (1, 1.25]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (1.25, 1.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (1.5, 1.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (1.75, 2]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (2, 2.25]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (2.25, 2.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (2.5, 2.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (2.75, 3]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (3, 3.25]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (3.25, 3.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (3.5, 3.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (3.75, 4]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (4, 4.25]     NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (4.25, 4.5]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN
       (4.5, 4.75]   NaN   NaN   NaN     NaN        NaN     NaN

[76 rows x 6 columns]

编辑:

您可以使用agg :

print df.groupby([df.LEAGUE, pd.cut(df.HOME, bins)]).agg({'HOME' : min, 
                                                          'DRAW' : min, 
                                                          'AWAY' : min, 
                                                          'WINNER' : 'count', 
                                                          'PREDICTED' : 'count', 
                                                          'PROFIT': sum})

                    DRAW  PROFIT  AWAY  WINNER  PREDICTED  HOME
LEAGUE HOME                                                    
2      (2, 2.25]    3.30   -10.0  3.20       1          1  2.25
       (3, 3.25]    3.25   -10.0  2.10       1          1  3.25
11     (2, 2.25]    3.00    12.5  2.88       1          1  2.25
14     (1.25, 1.5]  3.50     5.0  6.00       1          1  1.50

关于python - Pandas 中带有子范围的 GroupBy，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34610563/

24

4

0

文章推荐： Azure 机器学习分类

文章推荐： r - 如何在R中实现支持向量机

文章推荐： python - 解释 sklearn 集成方法中的 feature_importances_

文章推荐： python - scikit kmeans 不准确的成本\惯性

EXCEL 列/范围 A 的平均值如果列/范围 B 或列/范围 C 等于否
我不能解决这个问题。和标题说的差不多…… 如果其他两个范围/列中有“否”，我如何获得范围或列的平均值？换句话说，我想计算 A 列的平均值，并且我有两列询问是/否问题(B 列和 C 列)。我只希望 B
python - 2to3 范围(...) -> 列表(范围(...))
我知道 python 2to3 将所有 xrange 更改为 range 我没有发现任何问题。我的问题是关于它如何将 range(...) 更改为 list(range(...)) :它是愚蠢的，只是
java - session 范围 Bean 不是 session 范围 Bean
我有一个 Primefaces JSF 项目，并且我的 Bean 注释有以下内容: @Named("reportTabBean") @SessionScoped public class Report
ruby-on-rails-3 - 我可以在 Rails 中将常见的 ActiveRecord 范围(范围)与模块一起使用吗？
在 rails3 中，我在模型中制作了相同的范围。例如 class Common ?" , at) } end 我想将公共(public)范围拆分为 lib 中的模块。所以我试试这个。 module
jsf - 在另一个 View 范围 bean 中注入(inject)一个 View 范围 bean 会导致它被重新创建
我需要在另一个 View 范围 bean 中使用保存在 View 范围 bean 中的一些数据。 @ManagedBean @ViewScoped public class Attivita impl
JavaScript 范围
为什么下面的代码输出4？谁能给我推荐一篇好文章来深入学习 javascript 范围。这段代码返回4，但我不明白为什么？ (function f(){ return f(); functio
JavaScript 范围
我有一个与此结构类似的脚本 $(function(){ var someVariable; function doSomething(){ //here } $('#som
Jquery 范围
我刚刚开始学习 Jquery，但这些示例对我帮助不大...... 现在，以下代码发生的情况是，我有 4 个表单，我使用每个表单的链接在它们之间进行切换。但我不知道如何在第一个函数中获取变量“postO
JavaScript 范围/this
为什么当我这样做时: function Dog(){ this.firstName = 'scrappy'; } Dog.firstName 未定义？但是我可以这样做: Dog.firstNa
Python解析文本文件的选定区域/范围
我想打印文本文件 text.txt 的选定部分，其中包含: tickme 1.1(no.3) lesson1-bases lesson2-advancedfurther para:using the
Javascript "this"范围
我正在编写一些 JavaScript 代码。我对这个关键字有点困惑。如何在 dataReceivedHandler 函数中访问 logger 变量？ MyClass: { logger: nu
vba - 范围 - 更改引用
我有这个代码: Public Sub test() Dim Tgt As Range Set Tgt = Range("A1") End Sub 我想更改当前为“A1”的 Tgt 的引
regex - 范围> = 0但小于1000的正则表达式
我正忙于此工作，以为我会把它放在我们那里。该数字必须是最多3个单位和最多5个小数位的数字，等等。有效的 999.99999 99.9 9 0.99999 0 无效的 -0.1 999.123456
spring - 未注释的参数覆盖@???范围
覆盖代码时: @Override public void open(ExecutionContext executionContext) { super.open(executio
PHP preg_match 范围
我想使用 preg_match 来匹配数字 1 - 21。我如何使用 preg_match 来做到这一点？如果数字大于 21，我不想匹配任何东西。 example preg_match('([0-9]
具有特定开始和无限结束的 Clojure 范围
根据docs range函数有四种形式: (range) 0 - 无穷大 (range end) 0 - 结束 (range start end)开始 - 结束 (range start end st
iPhone 范围 slider
我知道有一个UISlider，但是有人已经制作了RangeSlider(用两个拇指吗？)或者知道如何扩展 uislider？最佳答案我认为你不能直接扩展 UISlider，你可能需要扩展 UICo
要列出的 Python 范围
我正在尝试将范围转换为列表。 nums = [] for x in range (9000, 9004): nums.append(x) print nums 输出 [9000] [9
typescript - 如何使用TypeScript方法装饰器并保留常规的 `this`范围
请注意:此问题是由于在运行我的修饰方法时使用了GraphQL解析器。这意味着this的范围为undefined。但是，该问题的基础知识对于装饰者遇到问题的任何人都是有用的。这是我想使用的基本装饰器(
JavaScript 范围/代码迭代不同步
我正在尝试创建一个工具来从网页上抓取信息(是的，我有权限)。到目前为止，我一直在使用 Node.js 结合 requests 和 Cheerio 来拉取页面，然后根据 CSS 选择器查找信息。我已经

首页

博学

6Ren·AI

商城

python - Pandas 中带有子范围的 GroupBy