pandas分组过滤

A. python pandas 对分组并对每列求和时少了一列

因为a列不全部是数字:
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
这里的1,074.00与1,074.00导致整列不被识别为数字,修改xlsx文件里的数据使之存储为数值不含数字之外的符号或者直接修改该列是数值类型即可。
也可以在读入后对df做处理，排除这样的记录。

之后再做sum就可以。

B. pandas怎么过滤超过某一范围的数据

应该是vlookup的典型使用, 用来检索现有列表信息, 通过客户名称检索该客户的其他信息.假如A-C列是原始信息, 在E列进行查询然后在F列显示相应的信息E1输入三元 F1输入函数: =vlookup(E1,A:C,2) 得到的就是对应三元的B列的信息

C. python pandas groupby apply 正则表达式

要group by哪个字段？进行什么聚合操作？

D. 如何利用pandas对数据框分组并统计

这个用SPSS的哑变量做，假设年轻是1 表示18到25岁，中年是2 表示26到50岁，老年是3 表示51到100，具体操作是transform/ recode into different variables.，然后把你的数据选入右边框中，在output variable 中命名一个分组后数据保存的名称，单击change，之后点击old and NEW VALUES ，进入界面后，在old value 这边点Range 之后下面空白处填 18，through 空白处填25，在右边NEW value 中填1 ，在下面old ~new 下面点，击Add，则表示1代表18到25岁的，相同的方法在old value 这边点Range 之后下面空白处填 26，through 空白处填50，在右边NEW value 中填2，在下面old ~new 下面点，击Add，则表示2代表26到50岁的，同样方法填入3，最后点击continue即可，最后单击OK,即可。在SPSS最后一列即可看到你重新分组后的数据。如果可以的采用的话，请给我分哦，嘿嘿。

E. python pandas 过滤某列特殊字符求助

改成r="\W"试试

F. pandas怎么根据一个数据框中的值过滤另一个数据框

选中A表的C6到C23 复制 选中B表的C6 点击选择性粘贴中的 粘贴链接(粘贴按钮旁边的小三角形)

G. python pandas groupby分组后的数据怎么用

1、Python内置的None值在对象数组中也可以作为NA。

H. 使用pandas中groupy分组时怎样将其中一组拿出来储存在变量里

不明白你意思。一般groupby后面跟的这一列会成为索引，你用函数求的值就是变量。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]})
这个数据框，求每个人在6，7月的平均成绩，可以写代码如下:df['grades'].groupby(df['name']).mean()。
运行结果:Out[10]:
name
Jack 78.5
Jim 61.0
Lily 72.5
Tom 91.0
jim 57.0
Name: grades, dtype: float64

groupby的这一列name就是索引，后面的数据就是平均值。

I. pandas 如何对上千万数据分组“快速”取第一行和最后一行

鼠标选中a1格，按住左键，向下拖到最后一格，就选中一列。如果继续横向拖，就能选中一个区域。
鼠标选中a1格，按住左键，向左拖到最后一格，就选中了一行，继续向下拖，也可以选中一个区域。
楼上说的是键盘操作法，我说的是鼠标操作法。

J. 请教用pandas处理数据时，如何对行数据进行筛选并赋值处理

data---select--if设置条件即可。数据--选择--if条件进行设置。