我正在尝试使用不同的自定义函数(尤其是来自scipy.stats)聚合pd.Dataframe.我可以将其与单个函数一起使用,在这种情况下为trim_mean：import pandas as pd import numpy as np from scipy.stats import trim_meandf = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 3), columns=['A', 'B', 'C'], index=pd.date_range('1/1/2000', periods=100))# this works as expected df.agg([np.sum, np.mean])# now with a different function, works al...
我一直在尝试让用户获得最高ID,但没有成功.这是我的用户模型：class User(models.Model):email=models.EmailField(unique=True, null=False)name=models.TextField(null=True)它的序列化器：class UserSerializer(serializers.ModelSerializer):class Meta:model = Userfields = ('id', 'email', 'name')风景：class GetHighestValue(generics.ListAPIView):serializer_class = UserSerializerdef get_queryset(self):return User....
我有一个概念上看起来如下的数据框：df = pd.DataFrame({"a": [1, 1, 1, 2, 2,3],"b": ["a", "a", "c", "a", "d","a"],"c": ["2", "3", "4", "2", "3","2"] })a b c0 1 'a' '2' 1 1 'a' '3'2 1 'c' '4'3 2 'a' '2'4 2 'd' '3'5 3 'a' '2'对于a中的每个组,我需要计算到此处的唯一(b,c)值. 所以在这个例子中,ouptut应该是[3,4,4]. (因为在组1中有3个唯一的(b,c)对,并且在组1和组2中共有4个唯一的...