如何使用pandas对特定状态进行逐日累积求和
如何使用pandas对特定状态进行逐日累积求和
提问于 2020-09-04 22:04:52
我有COVID印度数据集，每天都有病例。我想要聚合每日案例，以获得特定州的累积日期结果。
印度的Covid数据集，所有邦的每日确诊病例、每日死亡病例和每日恢复病例：
后来，我对数据帧执行了'groupby‘
statewise_daily.groupby(['State','Date'])['dailyconfirmed','dailydeaths','dailyrecovered'].sum().sort_values(['State','Date']).reset_index()在此之后，应如何获得累积确认、死亡和康复病例？
有没有人可以告诉我。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-09-05 00:33:54
以下是一个潜在的解决方案：
首先，将Date格式转换为datetime格式，并将其转换为数据帧的index。这可以通过read_csv方法直接实现：
statewise_daily=pd.read_csv('india-covid.csv', parse_dates=['Date'], index_col=['Date'])接下来，您可以将您的pandas代码与resample方法一起使用，只需稍作更改：
statewise_daily.groupby(['State'])['dailyconfirmed','dailydeaths','dailyrecovered'].resample('1D').sum().sort_values(['State']).reset_index()页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/63742715
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