我想对汽车价格进行均值插补，并且均值应基于汽车型号，因此我尝试根据汽车型号列对我的数据创建一个分组函数以进行均值插补，但出现此错误：TypeError：'DataFrameGroupBy'对象不支持项目分配我试过了grouped_df = df1.groupby('modele')def replace_zero_or_1000_with_nan(x):x[x == 0.0] = pd.np.na
我试图将以下 Excel 工作表的功能复制到 Google 表格中，但遇到了问题。https://1drv.ms/x/s!ApTGA-odt1HWhzGjuVHPn9bJyr5G?e=ZxtUCi它将 A2 中的列表切分为 c3 中请求的组数，并将它们随机显示在组列中。（是的，我想在对工作表进行更改时重新计算）问题是以下公式使用了许多 Google 表格没有的功能有。=LET(group_coun
2023-09-06
我有一个数据框，我想在其中找到一个组内某一列的最小值，然后基于该行更新其他一些列的值。以下代码可实现我想要的功能：import pandas as pddf = pd.DataFrame({'ID': [1,1,1,2,2,2,],'Albedo': [0.2, 0.4, 0.5, 0.3, 0.5, 0.1],'Temp' : [20, 30, 15, 40, 10, 5],'Precip':
2018-01-08
我有 2 列 - _a、_b。import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({'_a':[1,1,1,2,2,3,3],'_b':[3,4,5,3,3,3,9]})df_a _b0 1 31 1 42 1 53 2 34 2 35 3 36 3 9我需要将 _b 列中的第一个值
2018-05-20
我有一个按EmpID和Date排序的df。现在我需要将每个EmpID第一次出现的Reason列更新为值 100。原文：员工 ID日期原因1232022 年 1 月 1 日01232022 年 1 月 2 日50012301/03 /2022012401/01/2022012401/02/202280012401/03/20220结果：员工ID日期原因1232022 年 1 月 1 日1001232