如图，dataframe格式，“代码”列已经group，约有3000个不同代码，现希望对不同代码在同一天某列进行排序（eg：每一天的1值）。然后将排序新列一列在代码后（eg：代码60000的“1”列数值在每天的不同大小排序）
求教
group by后的dataframe格式大小排序新列一列
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- chinarealone 2019-03-18 14:36关注
group by是多行聚合为一行，与需求不符。应该是选定若干排序字段，依次为代码，日期，1列。然后在客户端去重
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- 2023-02-04 21:50回答 3 已采纳 可以用set去重，然后再转成list: s = set() for string in df['index']: for sub in string.split('; '):
- 2021-02-04 11:39回答 2 已采纳 我费劲给你写了朋友，采纳给我不过分把？ import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame([[1,np.nan,3],[4,np
- 2022-02-21 15:30回答 1 已采纳 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Category':['A','C','D','C,D','C,D','A,B,C','A,D','C','C','C'
- 2020-12-08 23:21weixin_40003780的博客 pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键(可以是函数、数组或DataFrame列名)拆分pandas对象。计算分组摘要统计，如计数、平均值、...
- 2021-08-19 19:01回答 2 已采纳 对一个数据框根据某行数值对列进行排序，使用pandas中的sort_values。示例： import pandas as pd df=pd.DataFrame(data=[[12,10,6,8,11
- 2021-08-17 06:17回答 2 已采纳 参考 rank 方法 rank 方法参考文档 Pandas中文网、Pandas官方中文文档。 https://www.pypandas.cn/docs/us
- 2021-05-14 15:44回答 3 已采纳 import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame([47601, 2171, 79059, 10236, 4240, -5545,
- 2020-12-21 10:58目的：对数据按第一列分组，按第二列降序排序，按第三列升序排序，选择每组中最好的输出 数据： 开始： import pandas as pd df = pd.read_excel('product.xlsx',names=['product','score1','score2'],header=None) ...
- 2023-02-19 11:44回答 2 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写：定义一个函数，输入一个字符串和一个供应商字典，输出该字符串中该供应商字典内字符出现的次数。 def count_supplier(string, supplier
- 2022-03-24 18:04回答 1 已采纳 (df.T[(df!=0).all()]).T 删除数据全为0的列，望采纳
- 2022-08-12 15:44回答 3 已采纳 因为巴伦台前面重复出现过，所以你在设置的时候设置了前面的那一列，而不是自动新增一列 你需要检查一下是不是真的有两个地区是同一个名字
- 2021-03-06 18:19weixin_39846664的博客 文章目录DataFrame.groupby()概览应用举例概览内容参考自官方文档详情应用参考文档DataFrame.groupby()概览DataFrame.groupby(self, by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, ...
- 2019-07-30 10:40回答 1 已采纳 读入数据是格式不对，调用read_table函数是，设定参数sep=" " (空格)
- 2020-12-04 13:24weixin_39882623的博客 each_pid = data.groupby(data['pid']).apply(lambda g: g.sort_values(['predict', 'prob'], ascending=False)) 我得到了这样的 dataframe . pid query title label predict prob score pid 1 0 1 A a 0 2 0.9 6 2 ...
- 2021-03-24 13:51柳小葱的博客 Dataframe分组统计group by函数 对数据进行分组统计主要使用...Dataframe.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,squeeze=False,observed=False) """ by:字典，映射，serie
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