df =data1['SO2监测浓度(μg/m?)'].groupby(data1['监测时间']).mean()运行报错pandas.core.base.DataError: No numeric types to aggregate
将mean改为sum就可以运行，请问是什么原因
groupby和sum或mean的用法
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python收藏家 2021-10-15 10:38关注groupby 后面不是应该列名就行么，需要取数data[列名]？
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- 2021-07-26 11:23回答 1 已采纳 后面加个.reset_index() data1 = data1['用气量'].groupby(data1['日期']).sum().reset_index()
- 2022-03-25 18:10回答 3 已采纳 写成这样：d=date.groupby('账卡号')['余额'].sum().to_frame(name='余额').reset_index()print(d)
- 2022-11-25 19:26回答 1 已采纳 试试下面这个，不知道行不 df.groupby([df.index.year, df.index.month])
- 2020-09-18 07:11Python中的groupby函数是pandas库中一个非常强大的函数，它可以让我们根据某一个或几个字段将数据分组，并对分组后的数据进行聚合操作，例如求和、求平均值、计数等。而as_index参数则是groupby函数的一个可选参数，...
- 2016-11-29 03:57回答 2 已采纳 I think you just want a HAVING clause: SELECT member_code, sum(product_price) as totalSales FROM
- 2022-03-22 13:46回答 1 已采纳 groupby.agg()
- 2017-01-24 10:49回答 1 已采纳 First Try To store result into temp Table. Then use SUM operation on It. CREATE T
- 2020-09-21 00:16总结一下，Python数据分析中`GroupBy`操作通过字典或`Series`可以灵活地定义分组规则，对数据进行有效的分类和分析。这种功能对于处理大量数据并从中提取有用信息至关重要，是数据科学家和分析师的必备技能之一。在...
- 2021-10-26 17:31回答 3 已采纳 result = order_able.groupby('大区').agg({'数量': 'sum', '金额': 'sum', '用户编码': 'unique', '订单编码': 'uniq
- 2014-07-28 01:52回答 2 已采纳 Group by does not skip rows or anything. Your query structure seems just wrong. Have a try with th
- 2019-10-25 19:02回答 1 已采纳 travel.groupby('Age').filter(lambda x: x['Age'] == 你要的年龄)
- 2020-09-16 21:26本文将深入探讨`groupby()`函数的使用方法，帮助读者理解其核心概念，并通过实例来展示如何应用它进行数据处理。 1. **groupby()的基本功能** `groupby()`函数的主要作用是对DataFrame中的数据进行分组，并对每个...
- 2020-11-26 06:30weixin_39568597的博客 挑战：我想在函数中包装df.groupby(pd.TimeGrouper(freq =’M’)).sum(),以便我可以将sum(),mean()或count()指定为该函数中的参数.我在here之前问了一个类似的问题,但我认为在这种特殊情况下我不能使用相同...
- 2020-12-08 15:45weixin_39675728的博客 原文链接：公众号数据森麟 https://mp.weixin.qq.com/s/SScvQEjgnsSZWna-n-38Sg01 如何理解pandas中的group...理解groupby的原理可参考官网给出的解释：其中：split：按照某一原则(groupby字段)进行拆分，相同属性分...
- 2020-09-20 02:53分组后的结果是一个GroupBy对象，它可以进一步与聚合函数如sum()、mean()等结合使用。例如，`df.groupby('key1').mean()`将计算每个组的平均值。 分组操作不仅限于单个列，还可以同时基于多个列进行。在例子中，...
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