我想按位置分组,并使用我定义的函数计算每组级别中的值。new_df = df.groupby(['ID','Position']).apply(lambda x: rule(x)) 但是结果(New_df)显示 ID Position Level20 6 6
001 S L 16 Nan 6 如何在每组位置中用相同的dtm值填充缺失的值
我有一个关于如何在pandas数据帧中填充missint日期值的问题。我发现了一个类似的问题( pandas fill missing dates in time series ) 但这并没有回答我的实际问题。我需要做的是填充缺少的日期值,并用前一行中的值填充其余的列值,除了'amount‘列,我需要它是0,否则我会伪造我的金额。我知道在Pandas ( https://pandas.p
我有一个时间序列数据格式,其标题是“日期”和“值”。例如,数据集应该是2001-2010年的每月数据集,但每年缺少几个随机月份。TypeError: Can only merge Series or DataFrame objects, a <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'