grouping- все статьи тега


Группировка массивов в PHP

У меня есть массив из 200 элементов. Я хотел бы вывести массив, но сгруппировать элементы с общим значением. Аналогично группе SQL по методу. Это должно быть относительно легко сделать, но мне также нужен подсчет для групповых элементов. Есть ли у кого-нибудь эффективный способ сделать это? Это будет происходить при каждой загрузке страницы, поэтому мне нужно, чтобы она была быстрой и масштабируемой. Могу ли я предварительно сбросить результаты в нечто вроде Lucene или sqlite, а затем выполнит ...

Pandas dataframe: группируйте по столбцу и пусть дубликаты этого столбца занимают несколько строк

У меня есть фрейм данных, и я хотел бы сгруппировать элементы по одному из столбцов, и там, где эти столбцы имеют идентичные элементы, я хотел бы сделать их одним большим элементом (охватывающим несколько строк). Наконец, мне нужно сделать его в коде latex. Скажем, у меня есть что-то вроде import pandas as pd import random table=pd.DataFrame({'a':[1,2,2,2,3,6,6],'b':[-6,-4,-3,-1,0,-1,-2],'c':random.sample(xrange(30), 7)},index=range(7)) Предоставление фрейма данных | | a | b | c | ----- ...

Перегруппировать значения столбцов в Panda df

У меня есть script, который присваивает значение, основанное на двух columns в a pandas df. Приведенный ниже код способен реализовать 1-й шаг, но я борюсь со вторым. Поэтому сценарий должен изначально: 1) назначить Person для каждого отдельного string в [Area] и первый 3 unique values в [Place] 2) Смотрите, чтобы переназначить People с меньшим, чем 3 unique values пример. df ниже имеют 6 unique values в [Area] и [Place]. Но назначены 3 People. В идеале, 2 люди будут 2 unique values каждый ...

Как получить доступ к колонке MultiIndex после groupby в pandas?

С одноиндексированным фреймом данных столбцы доступны в группе по объекту: df1 = pd.DataFrame({'a':[2,2,4,4], 'b': [5,6,7,8]}) df1.groupby('a')['b'].sum() -> a 2 11 4 15 Но в Многоиндексном фрейме данных, когда он не группируется по уровням, столбцы больше не доступны в объекте group by df = pd.concat([df1, df1], keys=['c', 'd'], axis=1) df -> c d a b a b 0 2 5 2 5 1 2 6 2 6 2 4 7 4 7 3 4 8 4 8 df.groupby([('c','a')])[('c','b')].sum() -> Ke ...

min () операция над вложенными groupby в pandas

Я просто знакомлюсь с пандами и не могу преодолеть концептуальную проблему. Мой фрейм данных выглядит следующим образом: df=pd.DataFrame({'ANIMAL':[1,1,1,1,1,2,2,2], 'AGE_D' : [3,6,47,377,698,1,9,241], 'AGE_Y' : [1,1,1,2,2,1,1,1]}) Я хотел бы сделать вложенную группу внутри animal и age_y, а затем выбрать min в подгруппе. Желаемый результат будет тогда: ANIMAL AGE_Y AGE_D 1 1 3 1 2 377 2 1 1 Я могу сделать это без вложенности ...