我正在Python中使用一个数据帧by_year,它有payee、payment_date和amount列。为了计算一年中每个月的总金额,我为每个月运行以下代码行12次 by_year[by_year.payment_date.str.contains("January")].amount.sum() 想知道是否有更有效的方法来编写一个代码块来生成每个月的金额 编辑:以下是数据的摘录: payee,payment_date,amount
North Park Organization of Business,"December 31, 2019",6534.4
我有多个数据帧,例如:数据帧1
V1 V2
1 Charlie 30
2 Tom 50
3 Anna 20
数据帧2
V1 V2
1 Tom 30
2 Anna 10
3 Julia 60
如果第一列的值相同,如何将这些数据框迁移到相同的数据框中并添加第二列:
V1 V2
1 Charlie 30
2 Tom 80
3 Anna 30
4 Julia 60
我在python中有一个数据帧,如下所示:
time A B C D E F
0 2019-12-19 15:00:00 foo one small 1 2 2
1 2019-12-19 15:00:30 foo one large 2 4 4
2 2019-12-19 15:01:00 foo one large 2 5 5
3 2019-12-19 15:01:30 foo two small 3 5 5
4 2019-12-19 15:02:00 foo two small
我试图在R中的数据帧中选择/筛选每个组中的最新值--例如,我想从以下数据帧中的每个名称组中选择3个最近的值(即最近的日期):
Player Date Result
Sam 03/15/2015 1
Sam 03/22/2015 0
Sam 04/04/2015 2
Sam 04/12/2015 1
Sam 04/18/2015 1
Sam 04/26/2015 0
Sam 08/08/2015 3
Steve 02/17/2015 0
Steve 02/21/2015 0
Steve 03/04/20
我是R的新手,我会直接在评论中问这个问题,但我还没有这样的名声:D 基本上,我想做一个sunburst图,就像dmp在这个帖子中建议的那样:How to make a sunburst plot in R or Python? 然而,我的数据帧看起来更像这样: df <- data.frame(
'level1'=c('a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c'),
'level2
我正在Jupyter Notebook中使用python/pySpark,我试图弄清楚以下几点: 我有一个这样的数据帧: id name degrees_id
1 A 51
2 B 12
3 C 13 另一个是像这样的 degrees_id val
51 2
12 3
12 4
51 2
51 2 我尝试获取的数据帧如下所示: name sum_val
A
因此,我正在做一个来自Datacamp的练习,它告诉您从两个文件中按地区汇总预期寿命。
包含列的life_fname:“国家”、“预期寿命”
来源:
包含列的regions_fname:'Country','Region‘
来源:
# Read life_fname into a DataFrame: life
life = pd.read_csv(life_fname, index_col='Country')
# Read regions_fname into a DataFrame: regions
regions = pd.read_csv(r
抱歉,我是个新手,我已经看过一些python文档,但是找不到我需要的groupby,melt,merge等。
我在python中有以下3列(函数、请求、响应)的数据帧:
function request response
status {Status: CALCULATING}
status {Status: CALCULATED}
status {Status: NONE}
temperature {60}
temperature {Front}
temperature