df_all1_new=df_all1.groupby(['Year','cut_day']).agg(站数=('站点','count')).reset_index()

在R中，你可以使用以下代码来执行类似于Python中的`groupby`操作：

library(dplyr)

df_all1_new <- df_all1 %>%
  group_by(Year cut_day) %>%
  summarise(站数 = n()) %>%
  ungroup()

在上述代码中，我们使用了`dplyr`包来进行数据操作。首先，我们使用`group_by()`函数指定`Year`和`cut_day`作为分组变量。然后，使用`summarise()`函数计算个组中站点的数量，并将结果命名为"站数"。最后，使用`ungroup()`函数取消分组，以方便后续的操作。

请确保在运行代码之前，已经正确加载了`dplyr`包，并且数据框`df_all1`包含了"Year"、"cut_day"和"站点"这些列。运行代码后，将得到一个新的数据框`df_all1_new`，其中包含了每个组的站点数量信息。

相关问题

修改报错的语句：words_count=df_all_words.groupby(by=['all_words'])['all_words'].agg({"count":numpy.size}) print(words_count) words_count=words_count.reset_index().sort_values(by=["count"],ascending=False) words_count.head()

您好，根据您提供的代码，可能会提示以下报错：

FutureWarning: Using a dict on a groupby is deprecated and will be removed in a future version of pandas.

这是因为 `agg` 函数的参数应该是一个函数或函数列表，而不是字典。为了避免这个警告和报错，您可以将字典改为函数 `numpy.size`，如下所示：

words_count = df_all_words.groupby(by=['all_words'])['all_words'].agg(numpy.size).rename('count')
print(words_count)
words_count = words_count.reset_index().sort_values(by=["count"], ascending=False)
words_count.head()

这样就可以正确地计算每个单词出现的次数并按照出现次数从大到小排序了。

import numpy words_count=df_all_words.groupby(by=['all_words'])['all_words'].agg({"count":numpy.size}) words_count=words_count.reset_index().sort_values(by=["count"],ascending=False) words_count.head()报错nested renamer is not supported怎么解决

这个错误是因为在 pandas 版本 1.1.0 之后，agg 方法不再支持字典作为参数，需要使用列表或元组。

你可以将代码改为：

import numpy as np
words_count = df_all_words.groupby(by=['all_words'])['all_words'].agg([("count", np.size)])
words_count = words_count.reset_index().sort_values(by=["count"], ascending=False)
words_count.head()

这样应该就可以解决这个问题了。