首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

按日期和名称对列进行分组,并使用python pandas获取包含其开始和结束的最小值

按日期和名称对列进行分组,并使用Python Pandas获取包含其开始和结束的最小值,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个包含日期、名称、开始和结束的DataFrame:
代码语言:txt
复制
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-02'],
        '名称': ['A', 'B', 'A', 'B'],
        '开始': [10, 20, 30, 40],
        '结束': [15, 25, 35, 45]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 对DataFrame进行分组,并获取包含开始和结束的最小值:
代码语言:txt
复制
grouped = df.groupby(['日期', '名称'])
result = grouped[['开始', '结束']].min()

这样,result将包含按日期和名称分组后的开始和结束的最小值。

对于这个问题,没有特定的腾讯云产品与之直接相关,因此无法提供腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pandas速查卡-Python数据科学

它不仅提供了很多方法函数,使得处理数据更容易;而且它已经优化了运行速度,与使用Python内置函数进行数值数据处理相比,这是一个显著优势。...刚开始学习pandas时要记住所有常用函数方法显然是有困难,所以在Dataquest(https://www.dataquest.io/)我们主张查找pandas参考资料(http://pandas.pydata.org...如果你pandas学习很感兴趣,你可以参考我们pandas教程指导博客(http://www.dataquest.io/blog/pandas-python-tutorial/),里面包含两大部分内容...('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据框前n行 df.tail(n) 数据框后n行 df.shape() 行数数...=max) 创建一个数据透视表,col1分组计算col2col3平均值 df.groupby(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组所有平均值 data.apply(

9.2K80

Pandas库常用方法、函数集合

PandasPython数据分析处理核心第三方库,它使用二维数组形式,类似Excel表格,封装了很多实用函数方法,让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...这里列举下Pandas中常用函数方法,方便大家查询使用。...计算分组累积最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值行或 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 缺失值进行插值 duplicated: 标记重复行...astype: 将一数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定进行排序 rename: 或行进行重命名 drop: 删除指定或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area...用于访问Datetime中属性 day_name, month_name: 获取日期星期几月份名称 total_seconds: 计算时间间隔总秒数 rolling: 用于滚动窗口操作 expanding

24510

pandas基础:使用Python pandas Groupby函数汇总数据,获得对数据更好地理解

标签:Python与Excel, pandasPython中,pandas groupby()函数提供了一种方便方法,可以按照我们想要任何方式汇总数据。...datetime_is_numeric参数还可以帮助pandas理解我们使用是datetime类型数据。 图2 添加更多信息到我们数据中 继续为我们交易增加两:天数月份。...在下面的示例中,我们首先按星期几对数据进行分组,然后指定要查看——“Debit(借方)”,最后对分组数据“Debit”执行操作:计数或求和。...,也允许使用正则元组,因此我们可以进一步简化上述内容: 图7 分组 记住,我们目标是希望从我们支出数据中获得一些见解,尝试改善个人财务状况。...GroupBy对象包含一组元组(每组一个)。在元组中,第一个元素是类别名称,第二个元素是属于特定类别的子集数据。因此,这是拆分步骤。 我们也可以使用内置属性或方法访问拆分数据集,而不是进行迭代。

4.3K50

Pandas 秘籍:6~11

聚合官方文档 使用函数多个执行分组聚合 可以对多进行分组聚合。...日期工具之间区别 智能分割时间序列 使用仅适用于日期时间索引方法 计算每周犯罪数量 分别汇总每周犯罪交通事故 工作日年份衡量犯罪 使用日期时间索引匿名函数进行分组 按时间戳另一分组...了解 Python Pandas 日期工具之间区别 在介绍 Pandas 之前,了解了解 Python 核心日期时间功能可能会有所帮助。...resample方法允许您一段时间分组分别汇总特定。 准备 在本秘籍中,我们将使用resample方法一年中每个季度进行分组,然后分别汇总犯罪交通事故数量。...为此,我们需要找到自每个小组开始以来每个时间点成员总数。 我们有每个人加入每个小组的确切日期时间。 在第 2 步中,我们每周分组(偏移别名W)聚会组,使用size方法返回该周签约数量。

33.8K10

首次公开,用了三年 pandas 速查表!

本文收集了 Python 数据分析库 Pandas 及相关工具日常使用方法,备查,持续更新中。...s 都可以使用 推荐资源: pandas 在线教程 https://www.gairuo.com/p/pandas-tutorial 书籍 《深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析》...增加本行之和 df['Col_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1) # 指定行进行 col_list= list(df)[2:] # 取请假范围日期...col进行分组Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个进行分组Groupby对象 df.groupby(col1)[col2] # 返回col1进行分组后...,col2均值 # 创建一个col1进行分组计算col2col3最大值数据透视表 df.pivot_table(index=col1, values=[col2

7.4K10

Pandas 学习手册中文第二版:11~15

df2b也会发生相同情况。 可以使用keys参数为结果中每组数据赋予自己名称。...如果要基于每个对象中具有不同名称进行合并,则可以使用left_onright_on参数,将名称传递给每个参数。...具体而言,在本章中,我们将介绍: 数据分析拆分,应用和合并模式概述 单个分组 访问 Pandas 分组结果 使用进行分组 使用索引级别分组 将聚合函数应用于分组数据 数据转换概述...如果要防止在分组过程中进行排序,请使用sort=False选项。 使用分组 也可以通过传递列名列表多个进行分组。...这将通过将次要标签更改为从每周星期一开始包含日期星期几来演示(现在,图表使用每周,并且仅使用星期五日期,没有日期名称)。

3.3K20

从Excel到Python:最常用36个Pandas函数

开始使用Python进行数据导入前需要先导入numpypandas库 import numpy as np import pandas as pd 导入外部数据 df=pd.DataFrame(pd.read_csv...4.数据分组 Excel中可以通过VLOOKUP函数进行近似匹配来完成对数值分组,或者使用“数据透视表”来完成分组 Python使用Where函数用来对数据进行判断分组 #如果price值>3000...#category字段值依次进行分列,创建数据表,索引值为df_inner索引,列名称为categorysize pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner...,冒号前面为开始标签值后面为结束标签值。...2.位置提取(iloc) 使用iloc函数位置对数据表中数据进行提取,这里冒号前后 数字不再是索引标签名称,而是数据所在位置,从0开始

11.3K31

Pandas速查手册中文版

pandas-cheat-sheet.pdf 关键缩写包导入 在这个速查手册中,我们使用如下缩写: df:任意Pandas DataFrame对象 同时我们需要做如下引入: import pandas...], ascending=[True,False]):先按col1升序排列,后col2降序排列数据 df.groupby(col):返回一个col进行分组Groupby对象 df.groupby...([col1,col2]):返回一个进行分组Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]:返回col1进行分组后,col2均值 df.pivot_table(index...=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max):创建一个col1进行分组计算col2col3最大值数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean...):返回col1分组所有均值 data.apply(np.mean):DataFrame中每一应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1):DataFrame

12.1K92

快速介绍Python数据分析库pandas基础知识代码示例

我创建了这个pandas函数备忘单。这不是一个全面的列表,但包含了我在构建机器学习模型中最常用函数。让我们开始吧!...本附注结构: 导入数据 导出数据 创建测试对象 查看/检查数据 选择查询 数据清理 筛选、排序分组 统计数据 首先,我们需要导入pandas开始: import pandas as pd 导入数据...通常回根据一个或多个panda DataFrame进行排序,或者根据panda DataFrame行索引值或行名称进行排序。 例如,我们希望学生名字升序排序。...假设我们想性别将值分组计算物理化学平均值标准差。...总结 我希望这张小抄能成为你参考指南。当我发现更多有用Pandas函数时,我将尝试不断地进行更新。

8.1K20

【小白必看】Python爬虫数据处理与可视化

然后使用pandas库构建数据结构,对数据进行统计与分组使用matplotlib库进行数据可视化。最后,对数据进行筛选、排序保存操作。...df.describe() df.groupby('类型').count() 使用describe()方法对数据进行统计描述,包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等 使用groupby()方法'...类型'进行分组使用count()方法统计每个分组数量 数据可视化 font_path = 'caisemenghuanjingyu.ttf' # 替换为自定义字体文件路径 custom_font...) # 将DataFrame保存为Excel文件,文件名为data.xlsx,不包含索引 结束语 本文分析了一段Python代码,其主要功能是从网页中提取数据并进行数据处理可视化。...代码利用requests模块发送HTTP请求获取网页内容,通过lxml模块解析HTML文档,使用XPath语法提取数据。然后使用pandas库构建数据结构,对数据进行统计分组

8910

使用 Python 相似索引元素上记录进行分组

Python 中,可以使用 pandas numpy 等库类似索引元素上记录进行分组,这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素记录分组用于数据分析操作。...在本文中,我们将了解实现各种方法相似索引元素上记录进行分组。 方法一:使用熊猫分组() Pandas 是一个强大数据操作和分析库。...生成分组”对象可用于分别对每个组执行操作和计算。 例 在下面的示例中,我们使用 groupby() 函数名称记录进行分组。然后,我们使用 mean() 函数计算每个学生平均分数。...groupby() 函数根据日期对事件进行分组,我们迭代这些组以提取事件名称并将它们附加到 defaultdict 中相应日期键中。生成字典显示分组记录,其中每个日期都有一个事件列表。...Python 方法库来基于相似的索引元素记录进行分组

18930

Pandas 表格样式设置指南,看这一篇就够了!

基于 Pandas提供方法,本文主要内容概括如下: 内容目录 01 环境准备 使用环境 本次使用环境如下: MacOS系统 Python 3.8 Jupyter Notebook Pandas ...需要注意下,highlight_between() 函数从 pandas 1.3.0版本开始才有,旧版本可能不能使用哦。... subset 进行设置后,可以选择特定或特定范围进行背景颜色设置。...# 基金规模以色阶颜色进行标注 # 通过 low high 值设置,可以来调节背景颜色范围 # low high 分别是压缩 低端高端颜色范围,数值范围一般是 0~1 ,各位可以调试下...可以通过设置 aligh 参数值来控制显示方式: left: 最小值从单元格左侧开始。 zero: 零值位于单元格中心。

2.8K21

pandas时间序列常用方法简介

3.分别访问索引序列中时间B日期输出字符串格式 ? 03 筛选 处理时间序列另一个常用需求是筛选指定范围数据,例如选取特定时段、特定日期等。...仍然以前述时间索引记录为例,首先将其4小时为周期进行采样,此时在每个4小时周期内所有记录汇聚为一条结果,所以自然涉及到聚合函数问题,包括计数、求均值、累等等。 ?...关于pandas时间序列重采样,再补充两点:1.重采样函数可以groupby分组聚合函数组合使用,可实现更为精细功能,具体可参考Pandas中groupby这些用法你都知道吗一文;2.重采样过程中...05 滑动窗口 理解pandas中时间序列滑动窗口最好方式是类比SQL中窗口函数。实际上,分组聚合函数联系SQL中窗口函数与分组聚合联系是一致。...进一步,当freq参数为None时,则仅仅是滑动指定数目的记录,而不管索引实际取值;而当freq设置有效参数时,此时要求索引必须为时间序列,根据时间序列滑动到指定周期处,并从此处开始取值(在上图中

5.7K10

python df 替换_如何用Python做数据分析,没有比这篇文章更详细了(图文详情)...

Excel 中文件菜单中提供了获取外部数据功能,支持数据库和文本文件页面的多种数据源导入。  获取外部数据  python 支持从多种类型数据导入。...在开始使用 python 进行数据导入前需要先导入 pandas 库,为了方便起见,我们也同时导入 numpy 库。  ...Where 函数用来对数据进行判断分组,下面的代码中我们 price 进行判断,将符合条件分为一组,不符合条件分为另一组,使用 group 字段进行标记。  ...1# category 字段值依次进行分列,创建数据表,索引值为 df_inner 索引,列名称为 category size  2pd.DataFrame((x.split('-') for...,冒号前面为开始标签值,后面为结束标签值。

4.4K00

数据导入与预处理-第6章-02数据变换

pivot_table透视过程如下图: 假设某商店记录了5月6月活动期间不同品牌手机促销价格,保存到以日期、商品名称、价格为标题表格中,若该表格商品名称进行轴向旋转操作,即将商品名称唯一值变换成索引...,商品一唯一数据变换为索引: # 将出售日期唯一数据变换为行索引,商品一唯一数据变换为索引 new_df = df_obj.pivot(index='出售日期', columns='商品名称...使用pandasgroupby()方法拆分数据后会返回一个GroupBy类对象,该对象是一个可迭代对象,它里面包含了每个分组具体信息,但无法直接被显示。...实现哑变量方法: pandas使用get_dummies()函数类别数据进行哑变量处理,并在处理后返回一个哑变量矩阵。...cut()函数会返回一个Categorical类对象,该对象可以被看作一个包含若干个面元名称数组,通过categories属性可以获取所有的分类,即每个数据对应面元。

19.2K20
领券