我想用python链接一系列的进程。其中一个过程是创建一些变量并使用groupby函数。 实际上,我想从我的原始数据库创建一个新的数据帧。我可以在一些行中做到这一点,但我想要更简洁的使用链。我的原始数据库是'df‘。首先,我创建了一个新的二进制变量,指示特性'var1‘是否具有某些属性: NaN ou non NaN。 data = df
data['aux1'] = data['var1'].map(math.isnan)
data['count'] = 1
pie = data.groupby(['aux1'
(Python 2.7)我希望在python数据帧中创建一列,其大小与成员行所属的组的大小相同(通过行ID编号进行索引)。分组基于日期和金额这两列中具有相同值的行。我尝试使用groubpy和size -这是针对类似问题的建议-但由于索引问题,我无法将结果大小值传回源数据帧。我是否应该使用字典来读取所有唯一值对,那会是什么样子?或者,我应该学习如何使用join操作将groupby对象合并到原始数据帧中。注意:这是一个大型数据集。
示例数据:
date amount address
ID
176820 1/4/2
好吧,这快把我逼疯了,我搞不懂这是怎么回事,这应该是一个非常简单的海运条形图。我有以下数据:
Users Count App Name
0 224244 Facebook
1 202253 Messenger – Text and Video Chat for Free
2 164995 Google Play Games
3 151713 Instagram
4 132949 Google Pay
5 126474 Netflix
6 122877 Pinterest
7 110071 Amazon Shopping
8 108515 S
嗨
我有一个MATLAB程序,在其中我画了几个直方图。每次都会重新缩放历史(轴)。我希望所有的蜂巢都以相同的比例显示。
程序是这样的:
clc
close all
PopSize=10^3;
SampleSize=1:100:PopSize;
NumberOfSamples=10^2;
Pop=randn(PopSize);
figure(NumberOfSamples+1);
hist(Pop);
sample=[];
for j=1:100:PopSize
for i=1:1:NumberOfSamples
Pop=SHUFFLE(Pop);
如何按唯一标识符分组,并在最近的事件之前计算过去的违约(‘Bad’)和过去的非违约('Good')的数量。 例如,给定以下数据帧: ID Date Class
112 2018-02-12 Good
112 2019-01-20 Bad
113 2018-10-11 Bad
113 2019-01-01 Good
113 2020-02-03 Good 这应该是最终目标: ID Past_deliq Past_non_deliq Class Date
112 0
考虑下面的DataFrame df
Date Kind
2018-09-01 13:15:32 Red
2018-09-02 16:13:26 Blue
2018-09-04 22:10:09 Blue
2018-09-04 09:55:30 Red
... ...
其中有一个列具有datetime64[ns] dtype,另一个列包含只能假定有限值的np.object (在本例中,为2)。
您必须绘制一个日期直方图,其中包含:
在x轴上,日期(日直方图显示月和日);
在y轴上,属于该日期
我有一个数据帧作为 col 1 col 2
A 2020-07-13
A 2020-07-15
A 2020-07-18
A 2020-07-19
B 2020-07-13
B 2020-07-19
C 2020-07-13
C 2020-07-18 我希望它在新的数据帧中成为以下内容 col_3 diff_btw_1st_2nd_date diff_btw_
当我试图在ipython...beginner中与熊猫一起运行这个文件时,我总是得到不同的属性错误,所以我可能遗漏了什么
代码:
from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
import json
nan=float('NaN')
data = []
with open('file.json') as f:
for line in f:
data.append(json.loads(line))
df = DataFrame(data, columns=['accept