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(915)
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沙龙
1
回答
Pandas
groupby
多
列
basis
date
列
按
纪元
周
python-3.x
、
pandas
、
pandas-groupby
、
epoch
、
sumifs
我想总结一下我在数据框中获得的三
列
数据,即
date
列
。这里需要注意的是,求和应该在
纪元
周
范围内发生。例如:
纪元
第14
周
是从2020年3月30日到2020年4月5日,第15
周
是2020年4月6日到15日,依此类推。
date
_time
列
已采用正确的日期时间格式。新
纪元
周
可在此处找到:epochweek 我的数据框如下所示:
date
_time
浏览 31
提问于2020-04-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在Python中将
列
数据分组为
周
python
、
python-3.x
、
pandas
我已经能够
按
周
对该
列
进行分组,但我也希望
按
OracleNumber对其进行分组,并对Sum的数量和销售栏进行分组。我怎样才能在不搞砸
周
格式的情况下做到这一点呢?import
pandas
as pdsales = pd.read_csv("CustomerSalesNVG.csv&
浏览 2
提问于2016-11-18
得票数 1
2
回答
pandas
在执行
groupby
并保留选择性
列
后重置索引
python
、
pandas
我想要取一个
pandas
数据帧,
按
列计算唯一元素,并保留其中的2
列
。但是我在
groupby
之后得到了一个
多
索引数据帧,我不能(1)展平(2)只选择相关
列
。下面是我的代码:df = pd.DataFrame({'Ticker':['AA','BB','CC','DD',&
浏览 1
提问于2018-09-14
得票数 4
回答已采纳
2
回答
如何在实体框架中
GroupBy
周
在PostgreSQL中
c#
、
entity-framework-6
我有一张有
列
DateTime的桌子。我想把这个
按
周
分组。
按
日期或月份分组没有问题。但如何
按
周
分组呢? .
GroupBy
(x => x.
Date
.StartOfWeek) .
浏览 4
提问于2022-03-14
得票数 2
1
回答
如何有条件地在熊猫数据上求和
python
、
pandas
、
sum
、
conditional-statements
、
data-science
我正在寻找一种有效的方法(不需要循环)来向dataframe添加一个
列
,其中包含一个在同一数据帧的列上的和,该
列
被行中的一些值过滤。示例:ClientID
Date
Orders123 2020-03-05Excel等效的内容如下: SUMIFS([orders],[ClientID],ClientID,[
Date
]>=
Date
-7,[
Date
]<
浏览 0
提问于2020-04-23
得票数 2
回答已采纳
6
回答
熊猫每周一组
python
、
pandas
、
date
、
group-by
我有一个数据框架:Apple 07/11/17 20Apple 07/14/17 70Apple 07/20/17 30
Date
:Group,结果应该在一
周
开始(或者只是周一)。Quantity:Sum,如果两个或多个记录
浏览 14
提问于2017-07-24
得票数 89
回答已采纳
1
回答
Python很难在
GroupBy
之后变平
python
、
pandas
、
pandas-groupby
我有一个3
列
的数据,日期,时间和使用。时间间隔为15分钟(有些间隔可能/将丢失)。日期
列
列出了每月中的每天(可能有超过一个月)。 其目标是每月
按
小时对使用量进行汇总。我能够用
groupby
来完成这个任务,但是它创建了一个
多
索引系列。当我尝试在
groupby
的末尾添加"reset_index()“时,我会得到一个错误,因为我使用同一
列
两次(一个月一次,白天一次)。我有一种感觉,我需要化名我的
列
,这样我就可以平平多个索引,但我不知道如何
浏览 0
提问于2021-06-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
"Python“从数据帧中获取某小时的特定行
python
、
python-3.x
、
pandas
、
dataframe
df20150102 20:00:00 SomeData 20150102 20:01:00 SomeData
浏览 1
提问于2018-11-21
得票数 0
6
回答
如何在非唯一
列
中
按
日期对
pandas
DataFrame条目进行分组
python
、
pandas
Pandas
DataFrame包含名为"
date
"的
列
,该
列
包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组:但是,这将
按
datetime值拆分数据。我想
按
“日期”
列
中存储的年份对这些数据进行分组。展示了如何在将时间戳用作索引的情况下
按
年分组,但在我的例子中并非如此。 如何实现此分组?
浏览 1
提问于2012-07-09
得票数 94
回答已采纳
2
回答
隔离数据,
按
日期累计保存在某一
列
中
python
、
pandas
、
dataframe
、
date
我有一个很大的csv文件,其中包含根据日期的数据,我想创建一个cumcount类型的files.Eg: name
date
xyz 01/04/2020
浏览 18
提问于2021-04-29
得票数 1
1
回答
如何在
pandas
中
按
日期分组。我有48个条目对应于一个日期,即30分钟间隔
pandas
、
data-science
、
pandas-groupby
输入:0 2018-07-16 00:30:00 1 2.0 2018
浏览 1
提问于2018-07-20
得票数 0
0
回答
Pandas
agg函数,具有对
多
列
的操作
python
、
pandas
、
aggregate
、
multiple-columns
如果我们可以使用
pandas
.core.
groupby
.DataFrameGroupBy.agg函数对
多
列
进行算术运算,我很感兴趣。例如:import
pandas
as pd df['C'] =[0, 0, 2, 2, 5] print(df.
groupby
('C').mean()[0] - df.
gro
浏览 3
提问于2017-12-09
得票数 0
1
回答
使用
Pandas
在Panel Data中创建每月数据到季度数据的平均值
python
、
pandas
、
converters
、
panel-data
我得到了以下数据集:
Date
Country Specie Monthly Average \ 2015如何在python
pandas
中做到这一点呢?我还有另一个问题,如果我想在
列
中分离物种,并获取相应的值,如何才能获得下面的结构:
浏览 24
提问于2021-04-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
中
列
的问题
python
、
pandas
、
matplotlib
所以我有了一个数据,我做了这个操作:问题是,当我试图绘图时,它给了我一个错误,它说trip_departure_
date
不存在!我做了这个: df1.plot(x = 'trip_departure_
date
', y = 'occ', figsize = (8,5), color =
浏览 3
提问于2022-05-03
得票数 -1
回答已采纳
1
回答
如何在熊猫系列中
按
多个栏目分组
series
pandas
.Series
groupby
方法使
按
另一个系列进行分组成为可能,例如:df = pd.DataFrame(data)grade.
groupby
(df['age
浏览 4
提问于2019-12-02
得票数 0
1
回答
熊猫群具有lambda参数
python
、
pandas
、
lambda
我不明白密码:代码中的subset是一个DataFrame,它有一个名为“
da
浏览 2
提问于2016-08-20
得票数 0
回答已采纳
3
回答
Pandas
Dataframe
按
多
列
分组,然后求和
python
、
arrays
、
pandas
、
aggregate-functions
假设每个Python代码都有以下内容:import numpy as npdf['arrays'].sum() 我甚至可以
按
第一
列
分组,然后对第二
列
求和,以获得每
浏览 8
提问于2015-09-03
得票数 2
1
回答
groupby
1
列
和其他
列
的总和作为新的数据帧熊猫
python
、
pandas
1v1 0 5 8v2 5 5 12v1 3 6 12如何使用
pandas
groupby
和sum操作对
多
列
求和。我试着使
浏览 2
提问于2017-07-26
得票数 3
回答已采纳
1
回答
日期相同的汇总
列
(和)
python
、
excel
、
pandas
、
xlsx
、
xlsxwriter
我只需要日期)df['
date
'] =
pandas
.to_datetime(df['
date
'], format='%b %d %Y.df =
pandas
.read_excel(var + '.xlsx')添加我需要的其他
列
。 df['value
浏览 0
提问于2018-05-16
得票数 2
回答已采纳
1
回答
每组只有一
列
()
python
、
pandas
可能是我对
groupby
()的概念理解的结果。df = df[(df["Lead Source"] != "SNE")] ndf = df[["
Date
", "Lead Source", "Model Group", "Leads"]].
groupby
(["
Date
&qu
浏览 0
提问于2014-10-01
得票数 1
回答已采纳
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