大 pandas 因具体情况而产生的日间时差
我有一个数据框，如下所示 Tenancy_ID Unit_ID Unit_Create_Date Tenancy_Start_Date 1 A 2012-09-06 13:34:15 2012-09-08 11:34:14 2 A 2
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pandas-groupby相关内容
使用Pandas Groupby连接多行中的字符串，并从逗号分隔的单元格中删除重复项
我有以下数据并尝试按唯一ID聚合，需要在各自列的一个单元格中获取唯一名称、唯一产品、唯一价格 Unique_id Name Product Price 101 ABC Ltd A 100 102 JKL Ltd B 200 101 ABC Ltd B 200 102 JKL US
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正在获取百分比和计数Python
Suppoosedf.bun(df是Pandas DataFrame)是一个多索引(日期和名称)，变量是以字符串形式写入的类别值， date name values 20170331 A122630 stock-a A123320 stock-a A152500
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如何在没有多级索引的情况下创建分组数据帧
我有以下 pandas groupby对象，我想将结果转换为新的数据帧。 以下是获取条件概率的代码： bin_probs = data.groupby('season')['bin'].value_counts()/data.groupby('season')['bin'].count() 我尝试了以下代码，但返回如下。 我喜欢用season来填写每一行。我该如何做？
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大 pandas 成群结队，每一群都被视为一个独特的群体
请协助。如何获取 pandas Groupby的累积和，但我的数据是布尔值0和1。我希望将每组0或1视为唯一值，并在满足新值时重置计数。 我目前有一个汇总了所有1和0的 df['grp'] = df.groupby("dir")["dir"].cumsum()) 我想要的输出 df = pd.DataFrame({"dir":[1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0
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pandas 丢弃了副本，并用副本的纳米平均值替换了值
我有一个通过追加4个数据帧创建的数据帧(index=date)。正因为如此，我的索引中有重复项，通常同一天有3个nans和1个值。 我的目标是将此数据帧上采样到每天的频率(df = df.resample('1D))，但在此之前，我必须删除重复项。 我想删除重复的时间，但根据两个条件： 对于同一天，如果我们至少有1个值，则计算这些值的纳平均值，然后丢弃其余的。 同一天，如果我们只有N
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按累计/累计总和、平均值和标准差分组的 pandas
我有一个数据帧(df)，如下所示： month-year name a b c 2018-01 X 2 1 4 2018-01 Y 1 0 5 2018-01 X 1 6 3 2018-01 Y 4 10 7 2018-02
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多索引 pandas 数据帧上的Cumsum()
我有一个多索引数据帧，它显示每月交易的总频率。 我正在尝试每年获得一个尊重我的‘mapid’和‘service’多索引的Cumsum()。然而，我不知道如何得出这些数据 combined_df = combined_df.groupby([pd.Grouper(freq='M'), 'provider', 'mapid', 'service']).sum()
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在 pandas 数据帧上使用isull()和groupby()
假设我有一个包含列‘A’、‘B’、‘C’的DataFrame DF。 我想计算‘B’列中按‘A’分组的NULL值的数量，并根据它创建一个词典： 尝试以下操作失败： df.groupby('A')['B'].isnull().sum().to_dict() 如有任何帮助，将不胜感激。 推荐答案 安装 df = pd.DataFrame(dict(A=[1, 2] * 3
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使用最频繁的值按组填充缺失的值
我正在尝试使用一个组的pandas模块使用最频繁的值来计算缺失值。在查看了一些关于堆栈溢出的帖子后，我设法做到了这一点： import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({"group": ["A", "A", "A", "A", "B", "B", "B"], "value": [1,
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大 pandas 填充NA，但并不都是基于最近的记录
我有如下所示的数据帧 stud_name act_qtr year yr_qty qtr mov_avg_full mov_avg_2qtr_min_period 0 ABC Q2 2014 2014Q2 NaN NaN NaN 1 ABC Q1 2016 2016Q1 Q1 13.0 14.5 2 ABC Q4 2016 2
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Pandas-从具有嵌套列表列表的现有列创建动态列时出错
我要从包含列表嵌套列表作为值的现有列创建两个列。 由3个公司参与者及其角色组成的记录行： **row 1** [{'roles': [{'type': 'director'}, {'type': 'founder'}, {'type': 'owner'}, {'type': 'real_owner'}], 'life': {'name': 'Lichun Du'}}] **row 2
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pandas Groupby：创建两列的Groupby时，如何按正确的顺序对工作日进行排序？
以下数据框包含一年中每小时的值(千瓦时)。 cons2016.head() Date Hour kWh Month Weekday 0 2016-01-01 00:00 71.48 January Friday 1 2016-01-01 01:00 65.32 January Friday 2 2016-01-01
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在 pandas 中按组分配模式(处理NaN的组模式)
我有一个分类列&WALLSMATERIAL_MODE&QOOT；其中包含NAN，我希望通过以下组[‘NAME_RECOVICATION_TYPE’，‘AGE_GROUP’]将其归因于NAN： NAME_EDUCATION_TYPE AGE_GROUP WALLSMATERIAL_MODE 20 Secondary / secondary special
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是否为两列之间的所有日期添加行？
在两列之间添加所有日期的行？ ID Initiation_Date Step Start_Date End_Date Days P-03 29-11-2018 3 2018-11-29 2018-12-10 11.0 P-04 29-11-2018 4 2018-12-03 2018-12-07
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具有多列和最大值的 pandas 分组依据
我对多列和max值的group by有一些问题。 A B C D E F G H x q e m k 2 1 y x q e n l 5 2 y x w e b j 7 3 y x w e v h 3 4 y 此查询正确，并返回我需要的内容。
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数据帧中从第一行开始的间隔[python 3.6.0]
以下数据的时间间隔为5分钟，正在尝试将其分组为10分钟 数据帧名称为df： script_id DATE_TIME 打开 高 低 关闭 音量 201 2019-01-01 10：45：00 1492.9 1493.85 1492.15 1492.9 7189 201 2019-01-01 10：50：00 1492.9 1495.95 1492.2 1495.85 15440 2
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计算DataFrame上的百分比
我正在尝试计算以下数据帧的每个犯罪的百分比： Violent Murder Larceny_Theft Vehicle_Theft Year 1960 288460 3095700 1855400 328200 1961 289390 3198600 1913000 3360
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如何根据两个不同列的日期获取交叉连接表的唯一记录？
我要创建一个相当复杂的逻辑。我有一些具有历史测试结果的客户诊所接触数据，R_DATE_TESTED、R_RESULT映射到每个P_DATE_ENCOUNTER的每个客户(P_CLIENT_ID)。
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使用基于另一列的GROUPBY的最小最大归一化来归一化一列数据帧
数据帧如图所示 Name Job Salary john painter 40000 peter engineer 50000 sam plumber 30000 john doctor 500000 john driver 20000 sam carpenter 10000 peter scientist 1
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