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不是groupby应该是groupBy,如下所示.显然是拼写错误。df.groupBy("S0102_gender").agg(sum("Respondent.Serial")).show() 你有一个错误:更改groupbygroupBy
社区小助手 2019-12-02 01:51:14 0 浏览量 回答数 0

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MongoDB中的MapReduce其实更类似关系型数据库中的GroupBy。对于大数据量的GroupBy(MapReduce)还是比较理想的,生成100W条3位随机字符串。如何测?
落地花开啦 2019-12-01 19:55:40 1086 浏览量 回答数 1

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df.groupby(&39;year&39;[&39;month&39;value_counts() 输出&xff1a;year month 2017 5 2 4 1 2018 2 1 2019 5 1 2020 6 3 4 1 Name:month,dtype:int64 如果您每年只需要2个最高价值&xff0c;则进行另一个groupby&xff1a...
is大龙 2020-03-24 19:30:08 0 浏览量 回答数 0

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使用groupby df.groupby(&39;A&39;[&39;B&39;sum() 例 gt;gt;gt;df A B 0 123abc 100 1 zxc345 500 2 123abc 120 3 zxc345 800 4 123abc 100 gt;gt;gt;df.groupby(&39;A&39;[&39;B&39;sum() A 123abc 320 zxc345 ...
is大龙 2020-03-21 11:00:23 0 浏览量 回答数 0

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熊猫的groupby-apply可用于应用任意功能&xff0c;包括导致每个组一行的聚合。Dask的groupby-apply 将func应用于每个分区组对&xff0c;因此&xff0c;当func减少时&xff0c;每个分区组对将只有一行。要对Dask应用自定义聚合&...
is大龙 2020-03-23 18:54:37 0 浏览量 回答数 0

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我相信你需要concat和groupby.agg来创建具有重复项的框架&xff0c;然后series.explode和groupby&43;unique来进行重复数据删除 out&61;(pd.concat((df1,df2),sort&61;False).groupby(&39;IID&39;agg({&39;NAME&39;39;...
is大龙 2020-03-23 21:21:22 0 浏览量 回答数 0

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Flink SQL在使用Groupby时出现热点数据&xff0c;如何处理&xff1f;
茶什i 2019-12-01 22:02:17 8 浏览量 回答数 1

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我有Spark版本2.4.0和scala版本2.11.12。我可以使用以下代码成功加载...df.groupby("S0102_gender").agg(sum("Respondent.Serial")).show()错误消息是:错误:value groupby不是org.apache.spark.sql.DataFrame的成员
社区小助手 2019-12-01 19:29:04 595 浏览量 回答数 1

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Client side GroupBy is not supported.如果未在客户端上运行查询&xff0c;为什么会出现此错误&xff1f;要在客户端或客户端的一部分上运行查询&xff0c;我将执行以下操作&xff1a;var units&61;context.Units.SelectMany(y&...
养狐狸的猫 2019-12-01 20:00:24 2 浏览量 回答数 0

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转自钉钉群21789141:flink和spark的最大区别是什么来着?就是双重groupby报错的那段
赵慧 2019-12-01 20:23:36 754 浏览量 回答数 2

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Windowed GroupBy aggregation should not follow a non-windowed GroupBy aggregation请问这种应该如何解决,只用一级table动态表 进行窗口聚合没有问题,但是业务复杂度不支持具体代码实现如下(一个带时间的表和2...
飘渺の混沌 2019-12-01 20:26:49 1341 浏览量 回答数 1

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可以将groupby对象转换为DataFrame 而不进行聚合,其中组名称变为MultiIndex的0级?这个过程可以迭代吗?from pandas import DataFrame as DFdf=DF.from_dict({'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5},orient='index')想要...
一码平川MACHEL 2019-12-01 19:32:05 854 浏览量 回答数 1

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你能提供一些样本数据吗?作为一种可能的解决方案&xff0c;在这些情况下&xff0c;我通常使用groupby。for c in df_.groupby(&39;CUSTOMER&39;trendline(c)
kun坤 2019-12-27 17:19:35 0 浏览量 回答数 0

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则可以简洁地实现groupBy()如下所示的原始版本&xff1a;var groupBy&61;function(xs,key){ return xs.reduce(function(rv,x){(rv[x[key]]&61;rv[x[key]]|[]).push(x);return rv;},{});};console.log(groupBy([&39;one&...
保持可爱mmm 2020-01-14 14:59:13 0 浏览量 回答数 0

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则可以使用groupby&xff08;xff09;transform&xff08;xff09;和np.ptp threshold&61;5 ranges&61;df.groupby(&39;name&39;[&39;X&39;transform(np.ptp) df[ranges>threshold] 如果只关心first和last&xff0c;那么...
is大龙 2020-03-23 21:20:55 0 浏览量 回答数 0

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使用Stream()先GroupBy()再.distinct().如/按销售形式拆商品项,先使用group Map<Integer,List<CustomerCommodityListDTO>gt;groupBy&61;commodityResponseDTO.getData().stream().collect(Collectors....
晓星加油 2019-12-02 02:09:42 0 浏览量 回答数 0

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之后我跑“groupby”或“pivot_table”我dataframe如下,我得到了一个dataframe②与“A”、“B”指数。然而&xff0c;我不需要更多的数据。因此&xff0c;我希望在特定的索引级别聚合数据。然后我可以得到最后一个dataframe...
kun坤 2019-12-27 10:11:54 0 浏览量 回答数 1

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使用pd.concat,它接受字典:pd.concat({k:v for k,v in df.groupby(lambda x:df.loc[x,0]%2)})00 b 2 d 41 a 1 c 3 e 5迭代每个组并构建您的字典。可以使用字典理解来构造字典。一个稍微快一点的解决方案,不涉及可...
一码平川MACHEL 2019-12-02 01:54:17 0 浏览量 回答数 0

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首先用下面的nan替换列中的空值: import numpy as np df&61;df.replace(r&39;\s*&39;np.nan,regex&61;True) 然后&xff0c;可以使用groupby和first() df.groupby(level&61;0,axis&61;1).first()
kun坤 2019-12-26 14:43:50 0 浏览量 回答数 0

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使用groupby与cumsum来自A的每个组和过滤的数减去它:g=df['Event'].eq('A').groupby(df['Id'])df[(g.transform('sum')-g.cumsum()).le(1)]Id Seqno.Event2 1 5 A3 1 6 A4 1 7 D6 2 1 A7 2 2 B8 2 4 A9 2 6 B
一码平川MACHEL 2019-12-02 01:54:23 0 浏览量 回答数 0

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只有HAVING没有GROUPBY&xff1f;OK了&xff0c;tks,having是严格依赖于groupby的.我用sqlyog执行过这些语句&xff0c;这个工具好像没有这么严格的检查&xff0c;我就没多想这个语句有问提&xff0c;基础不扎实&xff0c;让您见笑了
爱吃鱼的程序员 2020-06-22 21:58:10 0 浏览量 回答数 0

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您可以使用itertools.groupby对第二个元素进行分组&xff0c;然后提取每个组的第一个元素&xff1a;from itertools import groupby from operator import itemgetter data&61;[(&39;I&39;39;N&39;(&39;love&39;39;V&39;(&...
is大龙 2020-03-23 16:18:28 0 浏览量 回答数 0

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使用groupby以及join聚合和add_prefix重命名索引&xff1a;df.groupby(&39;var1&39;[&39;var2&39;agg(&39;39;join).add_prefix(&39;list_&39;[出] var1 list_0 a,b,c,d,z list_1 t,a list_2 p list_60 c Name:var2,...
is大龙 2020-03-24 00:12:01 0 浏览量 回答数 0

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使用groupby会更快&xff08;更干净&xff09;xff1a;groups&61;df.groupby([&39;Region&39;39;Product&39;[&39;Order&39;for i in range(28,56): df[f&39;Lag_{i}&39;61;groups.shift(i) 回答来源&xff1a;stackoverflow
is大龙 2020-03-24 14:25:16 0 浏览量 回答数 0

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我之前使用pthon与python一起完成了这个命令:df['id_num']=(df.groupby('column_name') grouper group_info[0])输入和所需输出的玩具示例是:输入objectappleorangepearberryapplepearberry输出:objectidapple1...
社区小助手 2019-12-01 19:28:42 1178 浏览量 回答数 1

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使用pandas.DataFrame.groupby的apply&xff1a;df.groupby(&39;col1&39;[&39;col2&39;apply(lambda x:list(x.head(5))).to_dict() 输出&xff1a;{&39;A&39;[1,4,4,6,1],&39;B&39;[1,5],&39;C&39;[2,3,5]}
游客gsy3rkgcdl27k 2019-12-02 02:14:19 0 浏览量 回答数 0

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我有一个熊猫dataframe df import pandas df&61;pandas.DataFrame data&61;[[&34;A&34;34;Man&34;[&34;A&34;34;Woman&34;[&34;...df.groupby(by&61;...questions/59382662/use-conditions-after-groupby
kun坤 2019-12-27 17:02:55 0 浏览量 回答数 1

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Add variables for last month imports and last month differencemelt2=melt.copy()melt2['Last_Month_Imports']=melt2.groupby(['HS Code'])['Imports'].shift()melt2['Last_Month_Diff']=melt2.groupby(['HS Code...
一码平川MACHEL 2019-12-01 19:34:32 524 浏览量 回答数 1

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对新的列名和聚合函数使用GroupBy.agg和元组: df&61;(op1.groupby([&39;subject_id&39;39;date&39;[&39;val&39;agg([(&39;val_max&39;39;max&39;(&39;val_min&39;39;min&39;reset_index()) print(df) subject_id ...
游客gsy3rkgcdl27k 2019-12-02 02:20:58 0 浏览量 回答数 0

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In[20]:df.groupby(&34;dummy&34;agg({&34;returns&34;[np.mean,np.sum]}) Out[20]: mean sum dummy 1 0.036901 0.369012 或者作为字典: In[21]:df.groupby(&39;dummy&39;agg({&39;returns&39;{&39;Mean&39;np.mean,...
kun坤 2019-12-28 14:24:02 0 浏览量 回答数 0

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