pandas分組過濾

A. python pandas 對分組並對每列求和時少了一列

因為a列不全部是數字:
1,074.00 19.87 80.5 17.12931 69.39 50 1074.0 1 2
1,074.00 19.87 80.5 17.12931 69.39 50 1074.0 2 1
這里的1,074.00與1,074.00導致整列不被識別為數字,修改xlsx文件里的數據使之存儲為數值不含數字之外的符號或者直接修改該列是數值類型即可。
也可以在讀入後對df做處理，排除這樣的記錄。

之後再做sum就可以。

B. pandas怎麼過濾超過某一范圍的數據

應該是vlookup的典型使用, 用來檢索現有列表信息, 通過客戶名稱檢索該客戶的其他信息.假如A-C列是原始信息, 在E列進行查詢然後在F列顯示相應的信息E1輸入三元 F1輸入函數: =vlookup(E1,A:C,2) 得到的就是對應三元的B列的信息

C. python pandas groupby apply 正則表達式

要group by哪個欄位？進行什麼聚合操作？

D. 如何利用pandas對數據框分組並統計

這個用SPSS的啞變數做，假設年輕是1 表示18到25歲，中年是2 表示26到50歲，老年是3 表示51到100，具體操作是transform/ recode into different variables.，然後把你的數據選入右邊框中，在output variable 中命名一個分組後數據保存的名稱，單擊change，之後點擊old and NEW VALUES ，進入界面後，在old value 這邊點Range 之後下面空白處填 18，through 空白處填25，在右邊NEW value 中填1 ，在下面old ~new 下面點，擊Add，則表示1代表18到25歲的，相同的方法在old value 這邊點Range 之後下面空白處填 26，through 空白處填50，在右邊NEW value 中填2，在下面old ~new 下面點，擊Add，則表示2代表26到50歲的，同樣方法填入3，最後點擊continue即可，最後單擊OK,即可。在SPSS最後一列即可看到你重新分組後的數據。如果可以的採用的話，請給我分哦，嘿嘿。

E. python pandas 過濾某列特殊字元求助

改成r="\W"試試

F. pandas怎麼根據一個數據框中的值過濾另一個數據框

選中A表的C6到C23 復制 選中B表的C6 點擊選擇性粘貼中的 粘貼鏈接(粘貼按鈕旁邊的小三角形)

G. python pandas groupby分組後的數據怎麼用

1、Python內置的None值在對象數組中也可以作為NA。

H. 使用pandas中groupy分組時怎樣將其中一組拿出來儲存在變數里

不明白你意思。一般groupby後面跟的這一列會成為索引，你用函數求的值就是變數。比如:df=pd.DataFrame({'name':['Lily','Jack','Tom','jim','Lily','Tom','Jack','Jim'],'age':[12,13,13,12,12,13,13,12],'month':['7月','7月','7月','7月','6月','6月','6月','6月'],'grades':[67,87,90,57,78,92,70,61]})
這個數據框，求每個人在6，7月的平均成績，可以寫代碼如下:df['grades'].groupby(df['name']).mean()。
運行結果:Out[10]:
name
Jack 78.5
Jim 61.0
Lily 72.5
Tom 91.0
jim 57.0
Name: grades, dtype: float64

groupby的這一列name就是索引，後面的數據就是平均值。

I. pandas 如何對上千萬數據分組「快速」取第一行和最後一行

滑鼠選中a1格，按住左鍵，向下拖到最後一格，就選中一列。如果繼續橫向拖，就能選中一個區域。
滑鼠選中a1格，按住左鍵，向左拖到最後一格，就選中了一行，繼續向下拖，也可以選中一個區域。
樓上說的是鍵盤操作法，我說的是滑鼠操作法。

J. 請教用pandas處理數據時，如何對行數據進行篩選並賦值處理

data---select--if設置條件即可。數據--選擇--if條件進行設置。