Pandas Dataframe:在越来越多的列上循环并计算均值和标准差 - python

基本上，我有一个包含20个属性和一个值的表。我想找到std = 0-（即粒度级别完美允许1：1）所需的最少数量的属性。

我想建立一个循环如果使用列名进行硬编码，则看起来像这样：

for iter in range(1,21):
  dfcalc = df.groupby("LINE_NUM")["RATIO"].agg([np.mean, np.std])
  dfcalc = df.groupby("LINE_NUM","TYPE")["RATIO"].agg([np.mean, np.std])

如何在循环中使用iter变量定义要分组的列？

参考方案

如果我正确理解您想要的内容，则可以执行以下操作：

for i in range(1, len(df.columns) + 1):
    df.groupby(df.columns[:i].tolist()).agg([np.mean, np.std])

（iter是内置函数的名称）

您也可以将.iloc用于integer-based indexing。

pandas DataFrame:根据另一列中的布尔值计算总和 - python

我对Python相当陌生，我尝试在pandas中模拟以下逻辑我目前正在循环抛出行，并希望对前几行的AMOUNT列中的值求和，但只求和最后一次看到的“ TRUE”值。实际数据似乎效率低下（我的数据框大约有500万行）？想知道用Python处理这种逻辑的有效方法是什么？逻辑：逻辑是，如果FLAG为TRUE，我想对前几行的AMOUNT列中的值求和，但只求和最后一次…

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重命名默认ID python - python

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连续获取所有唯一值 - python

我有一个DataFrame df1看起来像这样：A B C ----------------- 1 1 2 2 2 3 5 4 9 我想连续获取所有唯一值。例如第一行的1和2。第二行中的2、3。第三排分别是4、5和9。结果可能会有所不同，我可以想象一个新列包含一个具有唯一值的列表，或者用None替换重复的列也是可以的（或者，在这种情况下，可能还有更多的Pyt…