F1 0.7s2 7 G1 0.7 它的排序如下所示df = df.sort_values(['Session', 'slot_num'], ascending=True) 然后，我想创建一个名为overbook的新专栏，如下所述。如果我们有多个相同的会话，并且第一个会话为'yes'，第二个会话为‘slo
浏览 20提问于2020-04-29得票数 1
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我想用'A‘和'B’中相同的值来groupby两个列，并根据该值所在的列创建一个cumsum。值的分组数据帧示例 A B ValueA ValueB1 c a 2 2
2 a b 24 现在，如果值在列'A‘中，
浏览 24提问于2021-08-19得票数 2
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F1s2 5 yes G1 Step1:根据上面的内容，我想创建一个列Overbook1，它是Overbook的向上移动版本，如下所示按会话分组。no G1 yes
s2 5 yes G1 no Step2:删除Overbook ==为'yes‘的</e
浏览 25提问于2020-04-28得票数 0
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如何使用groupby创建一个指示器变量来检测列中的更改，从而忽略到达新组的第一个实例。())) | (df.y.shift()==1)).cumsum()
df['counter'] = ( df.groupby(['case'])["case_id"].shift(0) != df.groupby(
浏览 17提问于2021-07-03得票数 0
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我有一只熊猫DataFrame，上面有一些n类的标签。现在，我想添加一个列，并在同一个类的两个元素之间存储多少项。Class1 13 1我想得到这个：0 0 NaNdf['Shift'] = np.nan _df = df[df['Class']
浏览 2提问于2020-12-01得票数 0
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9 3 18 7 2 5 2 5 1 其中ID列切换为'from ID‘和'to ID’ “'from”保持与ID列相同，而“to ID”下移一位
浏览 19提问于2021-09-08得票数 0
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我有一个dataframe，我需要在一个新列中创建一个计数器。计数器应该开始每行计数。当数据帧中两列中的一列的值改变时，计数器需要重置为1。列中的值是整数。DataFrame示例：data = {'Col1':[1, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4 ], 'Col2':[1, 1
浏览 2提问于2020-05-15得票数 1
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我只是尝试在我的数据框中创建一个列，其中包含列值与上个月的相同列的差值。如果上个月不存在，不要计算差额。df_ranking['cat_race'] = df_ranking.groupby(df_ranking['ID'], df_ranking['DATE'])['POINTS'].shift(1)/venv/ra
浏览 9提问于2019-08-22得票数 0
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我想用'A‘和'B’中相同的值来groupby两个列，并根据该值所在的列创建一个shift().rolling()。2 16 0 b a 7 4
7 0 c b 1 5 现在，如果值在列'A‘中，考虑将Val
浏览 24提问于2021-08-20得票数 0
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我不知道(DataFrame - Groupby)是如何工作的。sum1 usera 5 1303 userd 5 100df['shift'] = df['date']-df.groupby(['id'])['date'].shift(1)
id date sum sh
浏览 2提问于2020-10-10得票数 0
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我有一只熊猫的资料，如下所示此数据已按三列( O、A、N )分组，但如您所见，没有按time列排序。我的目标是通过维护O、A、N的groupby，然后对value列执行shift(-1)操作来创建value_next观察，从而根据value列对其进行排序。输出应该如下所示(NaN是用-1`进行演示的)我做了以下工作：
import pandas</e
浏览 1提问于2021-11-01得票数 0
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1 6.50 6.5015 Ray 2018_Q2 HH 2 9.10 18.20 0.
浏览 19提问于2019-12-24得票数 1
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我在pandas中使用了groupby，但是组的标签只是一个任意值，而我希望这个标签是原始数据帧(即datetime)的索引，这样我就可以创建一个可以根据datetime绘制的新数据帧。grouped_data = df.groupby(
['X',df.X.ne(df.X.shift()).cumsum().rename('grp')
浏览 0提问于2017-10-06得票数 0
输入是这样的201505 A201509 A200001 C200005 C#resample by start of months with asfreq
mdf = month.set_index('data').groupby
浏览 3提问于2018-07-30得票数 1
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我希望基于数据帧中列中的分组变量在数据框架中创建一个新列，然后在数据帧中的另一列中检查条件。我尝试使用np.where和pd.groupby一起在数据框架中创建一个Status列，在该列中，我检查列中的下一个值是否大于当前的值，该列的值是基于对每个Senso
浏览 1提问于2019-06-05得票数 3
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我正在寻找一种从我的Pandas Dataframe中提取新列的方法，它显示当前值出现的频率与以前相同的次数(没有中断)df = pd.DataFrame([10, 10,：
df = df.groupby(df['RiseOrFall'].ne(df['RiseOrFall'].shift()).cumsum()
浏览 1提问于2019-08-10得票数 2
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我有以下代码，对于已排序的Pandas数据帧，按一列分组，并创建两个新列:一个根据组中的前4行和当前行，另一个基于组中的未来行。，并为每一行构建一个列，其中包含组中'val’的前4个值和当前值。类似地，构建一个额外的列，每行包含组中'val‘的未来值。df
浏览 7提问于2021-02-09得票数 4
我有一个不同月份的每日数据集。我想计算周开始(星期日)和周结束(星期六)根据每种产品类型&国家和值应该是该星期的平均数。week_end product country name value(**average of values for each week**)
我试过与群比，但我不能得到每一个产品和国家的星期开始和结束此外，值应该是该特定周的平均值(加法)。对于如何实现这一点有什么帮助吗？
浏览 1提问于2021-12-24得票数 2
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我想计算多列的滞后数。我可以对每一列分别这样做，如下所示。如何避免重复分组和排序。').groupby('asin_bk')['asp'].shift(1))\
.assign(lbb_lstwk2 = search.sort_values(by ='firstdayofweek').groupby('asin_bk')['lbb'].s
浏览 10提问于2022-04-04得票数 0
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