我的数据集包含每天进行的 5 次测量，时间跨度为 700 天。我希望能够按星期几对这些值进行分组，然后将函数 from 应用于 5 个测量值中的每一个，用作参数。trim_meanscipy.stat...

我想将value_counts与 groupby 一起使用，并将所有标签保留在原始数据帧中。在下面的示例中，例如， import pandas as pd df = pd.DataFrame( {...

有一个表，其中包含如下所示的数据：messages Id Name Other_Columns ------------------------- 1 A A_data_1 2 A A_data_2...

我有一个包含以下列的表： ID int, DISTANCE float, EVENT Varchar 我想实现的是选择所有数据，但按事件和距离字段分组（即删除相同距离的重复事件）。 我可以看到...

这是我所有表的结构和查询（请关注下面附加的最后一个查询）。正如您在小提琴中看到的，这是当前输出： +---------+-----------+-------+------------+------...

我有这个数据集 在此处输入图像描述4 所需的结果应该是：在此处输入图像描述 我尝试使用 group by 和 row_number（），但它没有按预期工作。...

我有一个表，我想按日期用以前的值顺序填充空值，但也有一组 例如： 表X： 日期 群 价值 1/1/2023 一个 零 2/1/2023 一个 凯文 3/1/2023 一个 零 4/1/2023 一个...

我必须合并数据帧中的所有重复值，每个单元格的值用逗号分隔。问题是我不希望将以字符串格式存在的 na 值组合在一起（nan 以“nan”格式存在），因此，我不能简单地使用 df.groupby（['co...

我想按列分组，并为每个唯一因素选择最常见的因数。例如：aba tibble(a = c(1,1,1,2,2,2), b = factor(c('cat', 'dog', 'cat', 'cat', ...

我在 PowerBI 中存在下表，其中包含时间戳（数据类型：时间，格式 hh：mm：ss）和已售商品的计数金额（整数）。示例表： 时间戳已售商品 18:25:50 1 07:21:05 3 1...