在DataFrame中,我有一个名为“state”的列,它描述了各种事件发生的位置,因此许多行被重复,然后更改为另一种状态:
States
- California
- California
- California
- California
- California
- New Mexico
- New Mexico
- New Mexico
- Hawaii
- California
我正在尝试运行一个pandas函数,该函数将为每个状态分配一个变量,但每次状态改变时变量都是唯一的。因此,即使状态重复,它们也不会获得与上次出现在列表中时相同的值。从上面的例子中,我可以得到:
new_col
随着时间的推移,我试图在Pandas Dataframe中获得“价值受欢迎”。
Key RandomColumn
a 0
b ...
c does
d not
a matter
e ...
c ...
我想使用let,例如,滚动窗口2并计数"this“值的次数(从所讨论的行开始,已经看到)。
输出:
Key RandomColumn Popularity
a 0 0
b ... 0
c does 0
d not 0
a matter 0 <---
我想以某种方式迭代下面Pandas数据集中的每一行,并以一种更紧凑的方式对其进行转换。
1)我需要检测Zone行中的更改,然后将具有相同Zone的所有行折叠为一行。
2)还需要计算同类型的最后一个和第一个Zone的时间差。在这里,我想我可以使用diff()函数,但我不知道该如何组合这些东西。
重要注意:数据集很大。因此,Zone值不仅仅是一次出现.在下面的示例中,将再次出现带有Zone = 'Between Space'的行。
示例dataframe:
Time Centre position X Centre position Y Datafile
我有一个包含相关股票信息的DataFrame,如下所示。 Screenshot of my dataframe 我需要它,以便如果一行中的“close”与下一行中的“open”不同,将创建一个新的dataframe,存储满足此条件的数据帧。我希望行中的所有值都保存在新的数据帧中。为了澄清,我希望这两行恰好存储在新的dataframe中。 DataFrame as text as requested:
timestamp open high low close volume
0 2020-01-01 00:00:00 129.16