grouping

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df = df.groupby(df.index).sum() 我有一个有380万行（单列）的数据框，我试图按索引对它们进行分组。但是这需要永远完成计算。有没有其他的方法来处理一个非常大的数据集？提前致谢！！！！我正在用Python编写。数据如下所示。索引是客户ID。我想通过Index将qty_liter分组。 df = df.groupby(df.index).sum() 但是这行代码正在

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生成IntStream的直方图Map引发编译时错误

我对构建Huffman编码原型感兴趣。为此，我想首先生成构成输入Java的字符的直方图String。我见过这么多的解决方案和其他地方（如：here依赖于使用在一个非常具体和直观的方式为Stream S中collect()方法，以及为Function.identity()和Collectors.counting()静态进口然而，在使用时一段代码极其相似的一个I上方连结： private List<

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多LINQ“从”和变量的知名度

我试图理解为什么这个LINQ不会编译（fundInvoices不可见）： Dictionary<Fund, IEnumerable<Invoice>> paidfundInvoices; ... from fundInvoices in paidfundInvoices from p in fundInvoices.Value group p by p.VendorId into ps

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C＃/ XAML - ListView的分组：改变第一头的（背景）颜色只有

在我的WPF应用程序，我有这样的ListView： <ListView.GroupStyle> <GroupStyle> <GroupStyle.ContainerStyle> <Style TargetType="{x:Type GroupItem}"> <Setter Property="Template"> <Setter.Value

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中的R

组合GROUP_BY和as.numeric错误消息我有一个dataset Gene Sample Ctmean Chr1 0.0032 38.30534 Chr1 0.016 38.05460 Chr2 0.0032 34.96991 等，其中所述样品名称“样本”最初定义为字符（有些是名字，有些数字）。我已经过滤了只有数字的数据，因此我可以将这些数据用于一次分析，并将其命名为以后的

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如何矩阵不等长的项目组值

可以说我有一个简单的数组： a = np.arange(3) 和指数的相同长度的数组： I = np.array([0, 0, 1]) 我现在想根据指数对值进行分组。如何将第一个数组的元素分组以产生下面的结果？ np.array([[0, 1], [2], dtype=object) 这里是我的尝试： a = np.arange(3) I = np.array([0, 0, 1])

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Kendoui网格自定义集合组标题

我有一个购买网格与到期日期，我只需要总结有效值，即，那些尚未过期。图像显示今天显示的内容（红色）以及它应该显示的内容（蓝色）。今天是2017年7月7日。

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组阵列按日期和设定值作为键

我有这样 0 => array (size=3) 'datetime_read' => '2017-07-16 20:45:08' 'parameter_name' => 'Rainfall Amount' 'reading' => '0.00' 1 => array (size=3) 'datetime_read' => '2017-07-16 2

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组数据帧由type1和地方TYPE2值列

我需要组数据结构类似于一个表： # origin type amount 1 1 t1 100 2 1 t2 100 3 1 t3 100 4 2 t1 100 5 2 t2 100 6 1 t1 100 得到一个表像：的 # t1 t2 t3 1 200 100 100 2 100 100 NA

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按值分组/排序地图<key, value >（Java）

我有一个Item对象的LinkedHashMap。 Item有itemId和Color。我想对地图数据进行排序和分组，根据插入顺序对地图进行排序，并对颜色进行分组。让我与例如 Map<String, ItemVO> itemChildMap = new LinkedHashMap<String, ItemVO>(); ItemVO item1 = new ItemVO("98091"