在使用熊猫的复杂链式方法中,其中一个步骤是将数据按列分组,然后计算一些指标。这是我想要实现的程序的一个简化例子。我在工作流程中有更多的任务,但一开始很不幸地失败了。
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame({'Group':['A','A','A','B','B','B'],'first':[1,12,4,5,4,3],'last':[5,3,4,5,2,7,]})
da
我在powerBI中连接了几个Outlook邮箱。目标是计算回复入站电子邮件所需的时间。到目前为止,我已经对数据进行了整形,使表看起来像这样:
Path Topic Sender To Inbound Outbound
Inbox Help Needed Customer Me 5/16/21 8:30AM null
Inbox\Completed New Issue Customer2
我有一个从csv文件中提取的数据。我想迭代一个数据进程,其中只有一些列的数据是n行的平均值,而其余的列是每个迭代的第一行。
例如,从csv提取的数据由100行6列组成。我有一个变量n_AVE = 6,它告诉代码将数据平均为每6行。
rawDf = pd.read_csv(outputFilePath / 'Raw_data.csv', encoding='CP932')
OUT:
TIME A B C D E
0 2021/3/4 148 0 142
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
我开始学习熊猫,我正在遵循问题,但无法得到适合我的解决方案,我得到了一个索引错误。这就是我的东西
from pandas import *
import pandas as pd
d = {'L1' : Series(['X','X','Z','X','Z','Y','Z','Y','Y',]),
'L2' : Series([1,2,1,3,2,1,3,2,3]),
'L3' : S
这应该很简单。我想要的是根据函数的结果进行分组的能力,就像在SQL中一样,您可以按表达式进行分组:
SELECT substr(name, 1) as letter, COUNT(*) as count
FROM table
GROUP BY substr(name, 1)
这将计算以字母表中的每个字母开头的name列的行数。
我希望在python中也这样做,所以我假设我可以将一个函数传递给groupby。但是,这只会将索引列(第一列)传递给函数,例如0、1或2。
import pandas
# Return the first letter
def first_letter(row):
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
我尝试了这里显示的另一种方法:,它不适用于我的数据帧。
我有一个数据文件,如下所示:
Attribute Values ID Brand Model
--------------------------------------------
Colour Red 1 Sony xyz
Energy F 2 Samsung abc
Year 2020 1 Sony xyz
Energy C 1 Sony xyz
Colou