根据我之前的问题,按照回答用户的建议进行拆分和精确化:Pandas: How to group and aggregate data starting from constant and ending on changing date? 我需要聚合固定日期之间的数据,比如每年的第一天,以及一年中的所有其他日期。聚合是给定时间段内唯一值的计数,同时按日期分组。换句话说,它统计的是自本月初或年初以来的唯一用户。 date value
01-01-2012 a
02-01-2012 b
05-01-2012 c
05-01-2012
pandas drop_duplicates函数非常适合用来“唯一”一个数据帧。但是,要传递的关键字参数之一是take_last=True或take_last=False,而我希望删除列的子集上重复的所有行。这个是可能的吗?
A B C
0 foo 0 A
1 foo 1 A
2 foo 1 B
3 bar 1 A
例如,我想删除与列A和C匹配的行,因此应该删除第0行和第1行。
我正在使用Pandas操作一个包含多个行和列的csv文件,如下所示
Fullname Amount Date Zip State .....
John Joe 1 1/10/1900 55555 Confusion
Betty White 5 . . Alaska
Bruce Wayne 10 . . Frustration
John Joe 20 .
我需要有1:1基数的结果,所以我需要测试COL1中的值在COL2中是否不止一次存在。
COL1 COL2
A 1
B 2
B 2
B 3
C 4
D 5
E 5
E 5
使用Python (最好是Pandas,除非有更好的方法),我希望看到COL1中的值在COL2中有多个匹配的所有行?在上面的示例中,我想知道COL1=B何时在COL2中有多个匹配(即COL1 =B匹配/联接中的基数与COL2 =2&也是3?
在Pandas0.12中,如果在带有自定义重采样函数的DataFrame上使用重采样方法,它将对自定义函数每一行进行一次调用,从而访问所有列中的值。在Pandas 0.15中,重采样方法在每个dataframe条目中调用我的自定义函数一次,唯一可用的值是该条目(而不是整行)。
如何恢复0.12行为并在自定义函数中查看整个行?
不同之处在于:
初始设置:
In [1]: import pandas
In [2]: import datetime
In [3]: import sys
In [4]: dt = datetime.datetime(2014,1,1)
In [5]: idx
我尝试使用pandas dataframe来检索结果,以获得相同的结果
这是我的SQL查询:
SELECT strftime('%m', date_report) as month, count(*) as total_infector
from cases
where has_travel_history = 't' and age >= '50'
group by month
order by total_infector desc limit 2
使用pandas数据帧:
import pandas as pd
df = pd
我正在尝试创建基于pandas数据帧的列表字典,我需要一个列表字典来传递给我的Plotly仪表板 In:
df.head()
Model Make
Ford F-150
Ford Escape
Ford Mustang
Jeep Grand Cherokee
Jeep Wrangler 我发现df.to_dict()是通过列标题来定向的,但是我需要根据相邻的行值来定向。要做到这一点,唯一的方法是将我的数据帧重塑为列by Model,它们各自的制造商在它们下面? Out:
makes_by_model= {
'Ford':
我正在尝试折叠数据帧中的行,该数据帧包含一列ID数据和多个列,每个列包含一个不同的字符串。看起来groupby是解决方案,但它似乎倾向于在组上执行一些数字函数-我只想保留文本。这就是我得到的..。
我有一个表格的数据框架:
index ID apples pears oranges
0 101 oranges
1 134 apples
2 576 pears
3 837 apples
4 576