假设我有一个名为df的数据框架,如下所示:
id x y
1 10 A
2 12 B
3 10 B
4 4 C
5 9 A
6 15 A
7 6 B
现在我想将数据按y列分组,并得到每个组的2个最大值(x)的平均值,其结果如下
y
A (10+15)/2 = 12.5
B (12 + 10)/2 = 11
C 4
如果我试着用df.groupby('y')['x'].nlar
我正在尝试使用groupby中的两个变量来计算多列的标准差。然而,我的代码抛出了一个错误,我很难找出它。 我正在使用https://www.shanelynn.ie/summarising-aggregation-and-grouping-data-in-python-pandas/作为指南。 以下是示例数据帧: Book Home Num Pointspread odds
A P -135 -2.5 -110.0
B P NaN -3 -101.0
B P NaN -3
我从一个时刻表中创建了一个多索引熊猫系列,现在我想要阅读其中的数据。在我看到的所有示例中,本系列的列或级别都是命名的。然而,在我的系列文章中,情况并非如此。在这个多重索引中,第一级是日期,第二级是一天中的小时。数据列具有我想要读取的值。
从我的系列中获取我想要的数据的最简单的方法是什么?下面的代码应该是非常清楚的。
import pandas as pd
import numpy as np
n = 1000
t = pd.date_range(start ='2012-01-01', periods=n, freq='10T')
我正在尝试使用Pandas评估Power Query/M以进行一些可重复的转换。到目前为止一切都很好,但我在Pandas中遇到了下面的场景,如果有人指出(我想)我做错了什么,我将非常感激。
我有一个DataFrame,它看起来像:
sales rep quarter result value
0 adam q1 target 3000
1 ben q1 target 3200
2 cal q1 target 2900
3 dan q1 target 340
我有几列数据。第一列包含我只想显示一次的所有唯一值。第二列可以具有相同数据的多个条目。这导致第一列显示多个条目,第二列中的每个条目对应一个条目。
示例:
A 123
A 432
A 2352
B 5342
C 34256
C 23423
我只想看到A的一行、B的一行和C的一行。我不关心第二列中的哪个值为每个A/B/C行显示。
我正在使用Pandas操作一个包含多个行和列的csv文件,如下所示
Fullname Amount Date Zip State .....
John Joe 1 1/10/1900 55555 Confusion
Betty White 5 . . Alaska
Bruce Wayne 10 . . Frustration
John Joe 20 .
虽然有一些类似的问题,但我找不到对以下问题的直接答案。请注意,我来自R,对Pandas来说非常陌生。
假设我有一个Pandas dataframe df,它包含两列:"measure“(具有3个级别的unicode)和"Airquality”(numpy.float64)。
我想创建名为"color“的第三列,它基于"Airquality”中的值。此外,我希望为每个级别的“度量”单独执行此操作。我已经成功地使用df.loc在"measure“上拆分了df。然后,我使用以下代码在每个df中分别计算“颜色”:
#calculate the maximum v
我目前遇到的问题是,我想选择一个列并对值进行求和。然后我想在同一张表中总结另一列。对象是将这两列相加并减去它们,以获得输出。我用的是休假时间。每周员工都有几个小时的假期。然后,当它们被使用时,它们将位于不同的列中。我需要想出他们能用的假期总数。这就是我所拥有的:
try
{
//Getting Information FROM EMPLOYEE_TIME_LOG for Vacation
Statement vacationLogstmt = dbConn.createStatement();
ResultSet vac
我有一个Pandas DataFrame,其中包含一个date列。该列的元素类型为pandas.tslib.Timestamp。
我想按日期对数据进行分组,但不包括更细粒度的时间戳信息(即。按日期分组,其中所有Feb 23, 2011都分组)。我知道如何用SQL来表达这一点,但是对于Pandas来说,这是非常新的。
做了非常类似的事情,但是我不理解代码,它使用datetime对象。
在中,我甚至不知道如何从Pandas时间戳对象中检索日期。我可以转换为datetime对象,但这似乎非常迂回。
根据请求,df.head()的输出
date show network time
我要做的是将这段SQL代码复制到Python中: select column_1, column_2, column_3,
sum(column_4) as sum_column_4, sum(column_5) as sum_column_5
from df
group by 1,2,3; 换句话说,我需要制作这个数据框架: column_1 column_2 colunn_3 column_4 column_5
AA BB CC 5 3
AA BB CC
如何在pandas数据帧中填充NaN值?我的数据是这样的
id state zone
xxx AP south
xxx AP
xxx AP
xxx AP
xxx delhi north
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
xxx delhi
基于已知zone只属于state的AP列,如何在south列中填充缺失的值,如何使用pandas来填充值?
如何使用'count‘列计算所有列的平均值。我在下面的代码中使用随机生成的值创建了一个数据帧。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,10)*100/10).astype(int)
df
output:
A B C D E F G H I J
0 4 3 2 8 5 0 9 9 0 5
1 1 5 8 0 5 9 8 3 9 1
2 9