- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有以下 Pandas DataFrame 'df1':
id_client product
client1 product1
client1 product4
client1 product5
client2 product1
client2 product6
client3 product1
首先,我想按 id_client 分组并检索列表中的匹配产品:
id_client product
client1 [product1,product4,product5]
client2 [product1,product6]
client3 [product1]
然后,对于每个列表的每个元素,我想向新的 DataFrame 'df2' 添加一个新行,如下所示(nb_product 是每个列表的长度):
product nb_product
product1 3
product4 3
product5 3
product1 2
product6 2
product1 1
所以首先我创建了一个新字典:
nb_of_combination = {}
nb_of_combination['product'] = []
nb_of_combination['nb_product'] = []
然后我声明了以下函数:
def nb_of_combination(my_list):
nb_comb = len(my_list)
for row in my_list:
nb_of_combination['product'].append(row)
nb_of_combination['nb_product'].append(nb_comb)
然后我按字段“id_client”按“df1”分组,并应用函数“nb_of_combination”:
df1 = df1.groupby('id_client',as_index=False).apply(lambda x: nb_of_combination(list(x.product)))
但我收到以下错误:
df1 = df1.groupby('id_client',as_index=False).apply(lambda x: nb_of_combination(list(x.product)))
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/groupby.py", line 660, in apply
return self._python_apply_general(f)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/groupby.py", line 667, in _python_apply_general
not_indexed_same=mutated)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/groupby.py", line 2821, in _wrap_applied_output
v = next(v for v in values if v is not None)
我真的不明白,因为:
df2 = pd.DataFrame(nb_of_combination)
看起来效果不错。
最佳答案
您的方法过于复杂,您可以通过调用 transform
并传递函数 count
并将其作为新列分配回原始 df 来实现您想要的效果。 transform
返回与原始 df 对齐的系列,请参阅 docs :
In [89]:
df['nb_product'] = df.groupby('id_client').transform(pd.Series.count)
df
Out[89]:
id_client product nb_product
0 client1 product1 3
1 client1 product4 3
2 client1 product5 3
3 client2 product1 2
4 client2 product6 2
5 client3 product1 1
关于Python、Pandas 与 groupby 错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28758388/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!