下面的代码使用month_changes在几个月内分隔数据。Values和Val_dates是相关的,Val_dates应该是值索引的匹配日期。它输出每个月的最后一个索引,因此第一行的输出将是123。如何向已有的代码添加代码,使其输出每个数组的maxmin和last index。产生了下面的预期输出。of the duration column for each group
max_duration=(lambda
我在垫子栏上使用groupby,然后使用agg方法获得最大日期(由该特定客户获得最新的交易日期)和最小日期(以获得他在商店的第一个交易日期)。pd.to_datetime(sales['transdate']) # Converting the transdate column from string to timestamps.
sales['custid'].groupby.transdate({'count': np.count_nonze
pandas有没有一种内置的方法,可以在同一列df["returns"]上应用两个不同的聚合函数f1, f2,而不必多次调用agg()?示例数据帧:import datetime as dtdf = pd.DataFrame: np.repeat(1, 10)语法上错误,但直觉上正确的方法是:
# Assume `f1` and `f2` are d