给定DataFrame,求A列每个值的前3的B的值的和
时间: 2023-05-16 14:04:33 浏览: 77
可以使用groupby函数对DataFrame进行分组,然后使用apply函数对每个分组进行操作,最后将结果合并即可。具体代码如下:
df.groupby('A')['B'].apply(lambda x: x.nlargest(3).sum())
其中,nlargest函数可以获取Series中最大的n个值,sum函数可以对Series中的值求和。
相关问题
有一列整数列A= [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7]的DatraFrame,删除数值重复的行 2) 一个全数值DatraFrame,每个数字减去该行的平均数 3) 一个有5列的DataFrame,求哪一列的和最小 4) 给定DataFrame,求A列每个值的前3的B的值的和 5) 给定DataFrame,有列A, B,A的值在1-100(含),对A列每10步长,求对应的B的和 6) 给定DataFrame,计算每个元素至左边最近的0(或者至开头)的距离,生成新列y 7) 一个全数值的DataFrame,返回最大3个值的坐标 8) 给定DataFrame,将负值代替为同组的平均值 9) 计算3位滑动窗口的平均值,忽略NAN 10) 创建Series s,将2015所有工作日作为随机值的索引 11) 所有礼拜三的值求和 12) 求每个自然月的平均数 13) 每连续4个月为一组,求最大值所在的日期 14) 创建2015-2016每月第三个星期四的序列
1) df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7]})
df.drop_duplicates(inplace=True)
2) df = df.sub(df.mean(axis=1), axis=0)
3) df.sum().idxmin()
4) df.groupby('A')['B'].apply(lambda x: x.nlargest(3).sum())
5) df.groupby(pd.cut(df['A'], np.arange(0, 101, 10)))['B'].sum()
6) df['y'] = df.groupby((df['A'] != df['A'].shift()).cumsum()).cumcount()
7) df.unstack().nlargest(3).index.tolist()
8) df[df < 0] = df.groupby('group').transform('mean')
9) df.rolling(window=3, min_periods=1).mean()
10) s = pd.Series(np.random.rand(len(pd.date_range('2015-01-01', '2015-12-31', freq='B'))), index=pd.date_range('2015-01-01', '2015-12-31', freq='B'))
11) s[s.index.weekday == 2].sum()
12) df.groupby(pd.Grouper(freq='M')).mean()
13) df.groupby(pd.Grouper(freq='4M')).max()
14) pd.date_range('2015-01-01', '2016-12-31', freq='WOM-3THU')
pandas根据给定值匹配所有列 返回符合条件的所有行
你可以使用pandas中的boolean indexing来实现根据给定值匹配所有列并返回符合条件的所有行。具体步骤如下:
1. 构造一个布尔条件,该条件与你想要匹配的所有列有关。
例如,假设你有一个名为df的DataFrame,其中包含三列A、B和C,你想要匹配所有列的值等于给定值x的所有行,可以使用以下代码构造该布尔条件:
```
condition = (df == x).all(axis=1)
```
其中,all(axis=1)表示对每一行进行匹配,如果该行所有列的值都等于x,则返回True,否则返回False。
2. 将该布尔条件传递给DataFrame的loc方法,以选择匹配的行。
例如,以下代码将选择匹配条件的所有行:
```
matched_rows = df.loc[condition]
```
这将选择所有列的值等于给定值x的所有行。
希望对你有所帮助!