python pandas merge_asof groupby
Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得简单而快速。pandas的核心数据结构是DataFrame，它类似于Excel中的表格，可以存储和处理二维数据。
merge_asof是pandas库中的一个函数，用于按照最近的时间戳将两个数据集合并。它的作用类似于SQL中的JOIN操作，但是它是基于时间戳进行合并的。merge_asof函数会根据指定的列，将两个数据集中的行按照时间戳进行匹配，并将匹配到的行合并在一起。
groupby是pandas库中的一个函数，用于按照指定的列对数据进行分组。它可以将数据集按照某个列的值进行分组，并对每个分组进行聚合操作。通过groupby函数，可以方便地对数据进行分组统计、分组计算等操作。
在云计算领域中，Python pandas的merge_asof和groupby函数可以应用于数据分析和数据处理的场景。例如，在金融领域，可以使用merge_asof函数将不同时间戳的金融数据进行合并，以便进行时间序列分析和建模。而在市场营销领域，可以使用groupby函数对客户数据进行分组，以便进行用户行为分析和个性化推荐。
腾讯云提供了一系列与数据分析和数据处理相关的产品和服务，可以与Python pandas结合使用。其中，推荐的产品包括：
- 腾讯云数据仓库（TencentDB）：提供高性能、可扩展的云数据库服务，适用于存储和处理大规模数据。 链接：https://cloud.tencent.com/product/tcdb
- 腾讯云数据分析平台（DataWorks）：提供全面的数据集成、数据开发、数据治理和数据应用的一站式解决方案。 链接：https://cloud.tencent.com/product/dp
- 腾讯云大数据分析平台（CDAP）：提供基于Hadoop和Spark的大数据分析和处理服务，支持多种数据源和数据处理引擎。 链接：https://cloud.tencent.com/product/cdap
通过结合Python pandas和腾讯云的数据分析和数据处理产品，可以实现高效、可扩展的数据处理和分析任务，提升数据处理的效率和准确性。
相关·内容
3回答
我不能做一个熊猫系列的对象群。DataFrames很好，但我似乎不能用系列赛来做群比。有人能让这件事成功吗？
>>> import pandas as pd
>>> a = pd.Series([1,2,3,4], index=[4,3,2,1])
>>> a
4 1
3 2
2 3
1 4
dtype: int64
>>> a.groupby()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, i
浏览 7提问于2013-07-29得票数 10
回答已采纳
1回答
我使用的是熊猫和python2.7.13，我一直试图通过熊猫导入一个excel文件，并使用指定的条件比较来自两个不同数据帧的数据，以找出来自DF2的值何时介于DF1中的两个时间值之间，如果条件满足，则将DF1的一个值返回到DF2。
数据集由DF2组成，这是一个具有DateX (MM/DD/YYYY :MM)的大型记录数据库，而DF1是一个人员工时的导出，其格式为开始时间和结束时间，它们的格式与人员名称相同。我们使用第三方系统作为我们的人员配置，它没有连接到我们的数据库和一个报告，我正在制作，我们需要看看具体的员工是如何影响业绩。
示例数据：
DF1
Employee: Start Tim
浏览 2提问于2017-03-22得票数 2
回答已采纳
以下是熊猫中两个数据数据的例子：
df = pd.DataFrame({0: [1.5, 2, 2.3, 4], 1: [3, 6, 1, 0]})
df2 = pd.DataFrame({0: [1.7, 4.05, 2.1, 2.99], 1: [1, 3, 1, 7]})
df.columns = ["x1", "y1"]
df2.columns = ["x2", "y2"]
然后，我将它们合并，并生成另一个dataframe，它仅由相互最接近的x1列和x2列组成。
merged1 = df.merge(df2, ho
浏览 6提问于2022-04-18得票数 0
回答已采纳
我有一个DataFrame，其中我有1000s行和100个列，我想向前填充数据，但按id和原始数据(日期范围)分组。我所指的原始数据是，如果我们有id 1的数据，即01/01/2020，而01/05/2020，02/02/2020，则我想填写01/05/2020，但不是02/02/2020的数据，因为02/02/2020不是在30天内。当我们计算时，它会根据最后的结果填充所有的数据。
import pandas as pd
import numpy as np
res= pd.DataFrame({'id':[1,1,1,1,1,2,2],
浏览 3提问于2020-11-13得票数 4
回答已采纳
1回答
运行此程序时：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dict(x=[1, 1, 2, 2, 3, 3], group=["a", "a", "a", "a", "b", "b"]))
df.groupby(["group"]).agg({
"x": [pd.Series.mode, "sum"]
})
返回此错误：
ValueError Tr
浏览 9提问于2022-08-31得票数 0
回答已采纳
2回答
我需要更多的帮助来做一个项目。我试图分析450万行数据。我已将数据读入数据，组织了数据，现在有3列: 1)日期作为日期，2)唯一标识符3)价格。
我需要计算一年比一年的价格变化，但每个项目的日期不一致和不一致。例如：
date item price
12/31/15 A 110
12/31/15 B 120
12/31/14 A 100
6/24/13 B 100
我想找的结果是：
date item price previousdate % change
12/31/15 A 110 12/31/
浏览 2提问于2017-09-12得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个函数，它接受dataframe列并根据特定条件返回一个布尔掩码：
def is_downtrending(close):
out = np.full(close.shape, False)
for i in range(close.shape[0]):
# if we've had two consecutive red days
if (close[i] < close[i - 1]) and (close[i - 1] < close[i - 2]):
out[i] = True
浏览 1提问于2022-10-19得票数 0
这是我的数据形状
a.shape
(4899, 48)
然后我做了
a['size'] = a.groupby(['customer_id']).transform(np.size)
一个错误的结果是
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
~/anaconda3/lib/python3.6/site-
浏览 0提问于2018-05-24得票数 0
回答已采纳
1回答
我有两个不同的数据帧。
df1=
index Time
0 2009-09-13 01:17:00
1 2009-09-13 02:17:00
2 2009-09-13 03:17:00
3 2009-09-13 04:17:00
4 2009-09-13 05:17:00
............
这是一个时间序列数据，每小时间隔为10天.和
df2=
Report Time x
0 2009-09-13 01:17:00 1
1 2009-09-13 02:20:00 27
2 200
浏览 5提问于2022-02-26得票数 0
我正在尝试使用pandas和groupby从date字段提取月份，以便进行进一步的操作。第40行是我试图应用dateutil提取年份、月、日的地方。
我的代码：
df = pandas.DataFrame.from_records(defects, columns=headers)
df['date'] = pandas.to_datetime(df['date'], format="%Y-%m-%d")
df['date'] = df['date'].apply(dateutil.parser.parse, ye
浏览 2提问于2017-03-17得票数 1
1回答
我有一只熊猫DataFrame (名为"df1")，它的结构如下(尽管我有很多个月的每日数据)：
date WeightedReturn
0 15/07/2015 0.005128
1 15/07/2015 0.002844
2 15/07/2015 0.003055
3 15/07/2015 -0.001481
4 15/07/2015 -0.000741
5 15/07/2015 -0.000741
6 16/07/2015
浏览 2提问于2015-10-11得票数 1
回答已采纳
我有一个csv文件，如下所示
Hour,L,Dr,Tag,Code,Vge
0,L5,XI,PS,4R,15
0,L3,St,sst,4R,17
5,L5,XI,PS,4R,12
2,L0,St,v2T,4R,11
8,L2,TI,sst,4R,8
12,L5,XI,PS,4R,18
2,L2,St,PS,4R,9
12,L3,XI,sst,4R,16
我在我的ipython笔记本中执行以下脚本。
In[1]
import pandas as pd
In[2]
df = pd.read_csv('/python/concepts/pandas/in.csv')
浏览 3提问于2015-12-06得票数 1
2回答
我有一个熊猫DataFrame，有两个栏(时间，心率)进口。
时间来自MM:SS.s格式(用于minutes:Seconds.miliseconds)。我正在尝试将这一次转换为秒的浮点数(例如0.6s或65.3s) (稍后用于折叠成10s窗口)。例如：
import pandas as pd
hr_raw = pd.read_csv('hr_data.csv')
hr_raw.dropna(inplace=True)
print(hr_raw.head())
Time HR bpm
0 00:00.6 97.0
1 00:01.0 92.0
浏览 0提问于2017-09-18得票数 1
回答已采纳
3回答
TLDR:我需要将每个组中的长度或项数添加到新的列中。如何才能做到这一点？
我正在处理的实验结果包含了几次重复的结果(在相同的设置下重复相同的实验，以提高数据的统计弹性)。每个实验都有一个标识符，而每一个重复/运行都有一个“内部”的索引(请参阅代码片段以获得澄清)。
由于即将进行数据处理，并且为了显示每次实验运行的总数(例如运行1/3、运行2/3、运行3/3)，我需要添加两列
一个“人类可读的”运行编号(基本上是一个基于一个的运行索引)和
每次实验的总运行次数。
通过增加每次运行的run_id，可以很容易地实现第一个目标：
import io
import pandas as
浏览 5提问于2021-04-06得票数 2
回答已采纳
1回答
我的帖子类似于另一篇这样的文章：，但是我收到了一个错误。
假设：
我有一个数据文件df
A B C D
0 foo one -2.0 0.5
1 bar one -1.5 -1.5
2 foo two -0.5 -0.8
3 bar three -0.0 0.7
4 foo two -1.5 0.9
5 bar two 1.5 0.6
6 foo one -0.0 -0.4
7 foo three 0.5 1.8
我想要创建另一个列E，它具有c' each group when group
浏览 3提问于2015-03-05得票数 2
回答已采纳
3回答
我真的不明白为什么在为“课程”创建一个带有groupby的Dataframe时，我会得到一个入口位置输出？
代码：
import pandas as pd
technologies = ({
'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop","Spark","Python","NA"],
'Fee' :[22000,250
浏览 22提问于2022-10-22得票数 0
回答已采纳
下面的代码是我所拥有的，但它抛出了一段代码，说明没有要聚合的数值类型。代码：
import pandas
import numpy as np
link = 'https://raw.githubusercontent.com/dvanderelst-python-class/python-class/spring2021/assignment_data/young_people_survey.csv'
data = pandas.read_csv(link,index_col=0)
data.groupby(['Age','Smoking']
浏览 0提问于2021-03-24得票数 0
clean_df = clean_df.groupby(by=index_keys).sum(axis=1, numeric_only=True)
抛出
sum() got an unexpected keyword argument 'axis'
我从相关问题中了解到，这与更新软件包有关。如何找出哪个包裹有问题？
$ pip show pandas
Name: pandas
Version: 1.2.0
>python -m pip check
No broken requirements found.
浏览 18提问于2021-01-03得票数 1
回答已采纳
我有下面的csv文件
Hour, L, Dr, Tag, Code, Vge
0, L5, XI, PS, 4R, 15
5, L5, XI, PS, 4R, 12
2, L0, St, v2T, 4R, 11
8, L2, TI, sst, 4R, 8
12, L5, XI, PS, 4R, 18
我使用下面的python code.The的想法是围绕熊猫群的概念。
# !/usr/bin/env python3.4
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
imp
浏览 0提问于2015-12-02得票数 0
回答已采纳
我有以下在数据帧df上运行的代码
print df
categories = df['my_classification'].unique()
for c in categories:
print c
win = df[df.result == 'Won'][df['my_classification'] == c]['prob'][0]
print type(win)
lost = df[df.result == 'Lost'][df['my_classifi
浏览 1提问于2018-04-21得票数 0
1回答
受到这个问题的启发-
达菲
d = {'item_number':['A','A','A','A','B','B','B','B'],
'Comp_ID':['Be','Be','Be','De','Ce','Ce','Ce','Ce'],
'date':['201
浏览 4提问于2020-02-05得票数 2
回答已采纳
我有一个pandas数据框，它的一个列包含一些字符串。我想根据字数将该列拆分成未知数量的列。 假设我有DataFrame df： Index Text
0 He codes
1 He codes well in python
2 Python is great language
3 Pandas package is very handy 现在，我想将text列划分为多个列，每个列包含2个单词。 Index 0 1 2
0
浏览 17提问于2020-06-29得票数 3
回答已采纳
我正在处理表示向量(幅度和方向)的时序数据。我想要我的数据，并使用describe函数作为how参数。
但是，describe方法使用标准平均值，我想使用一个特殊的函数来平均方向。因此，我在pandas.Series.describe()实现的基础上实现了我自己的describe方法
def directionAverage(x):
result = np.arctan2(np.mean(np.sin(x)), np.mean(np.cos(x)))
if result < 0:
result += 2*np.pi
return result
d
浏览 1提问于2013-02-13得票数 5
回答已采纳
2回答
我有一个带有非唯一major_axis的熊猫面板，我正在尝试使用groupby对非唯一行进行求和，但是我收到了一个错误，说明major_axis是不可迭代的。我已经搜索了堆栈溢出和留言板，但是面板似乎没有数据格式那么广泛地使用。
下面是一个产生错误的示例：
import pandas as pd
import datetime as dt
import dateutil.relativedelta as rd
import numpy as np
items = ['A','B']
minor_axis = ['x','y']
浏览 5提问于2013-12-23得票数 2
回答已采纳
1回答
import pandas as pd
import numpy as np
date1 = ['2020-01-01', '2019-01-01', '2018-01-01', '2017-01-01']
date2 = ['2020-03-01', '2021-01-01', '2018-01-02']
df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3), columns=['a', 'b', 'c&
浏览 0提问于2021-02-08得票数 0
我只是尝试在我的数据框中创建一个列，其中包含列值与上个月的相同列的差值。如果上个月不存在，不要计算差额。
df_ranking['cat_race'] = df_ranking.groupby(df_ranking['ID'], df_ranking['DATE'])['POINTS'].shift(1)
但是我得到的错误信息是：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/jhoyo/PycharmProjects/Tennis-Ranking/venv/ra
浏览 9提问于2019-08-22得票数 0
回答已采纳
1回答
熊猫群的混乱--难以驾驭的类型
、、、、
使用Pandas数据帧按特性分组，我希望按列c_b分组，并计算列c_a和列c_c的唯一计数。我的预期结果是，
预期结果，
c_b,c_a_unique_count,c_c_unique_count
python,2,2
c++,2,2
遇到关于unhashable type的奇怪错误，有人有什么想法吗？谢谢。
输入文件，
c_a,c_b,c_c,c_d
hello,python,numpy,0.0
hi,python,pandas,1.0
ho,c++,vector,0.0
ho,c++,std,1.0
go,c++,std,0.0
源代码
sample = pd.read_csv('
浏览 1提问于2016-08-27得票数 0
回答已采纳
1回答
当对多列进行groupby计数时，我会得到一个错误。这是我的dataframe，也是一个简单地标记不同的'b‘和'c’组的例子。
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,2,(4,4)),
columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
df['gr'] = df.groupby(['b', 'c']).grouper.group_info[0]
print df
a b c
浏览 0提问于2013-07-02得票数 10
我在两个列上使用了groupby ( df有大约70列，除日期时间外，所有列都是浮动的)来获得dask数据文件：
result_ddf = base_ddf.groupby(["firts_integer_column","second_integer_column"])
我不能使用结果，因为它是以某种奇怪的格式：
dask.dataframe.groupby.DataFrameGroupBy
如何将结果作为dataframe使用，因为当我尝试.head()或.compute()时，我会得到错误。
代码1
result_ddf.get_partition(1)
浏览 3提问于2021-01-26得票数 1
回答已采纳
我有一个文本文件，其中包含以下格式的数据
101.223.129.4 918801641445^0^paus
101.223.129.4 918801641445^0^german
101.223.129.4 918801641445^0^photo
101.223.129.4 918801641445^0^polish
101.223.129.4 918801641445^0^find
101.223.129.4 918801641445^0^extra
101.223.129.4 918801641445^0^access
101.223.129.4 918801641445^0^priv
浏览 0提问于2015-10-08得票数 1
回答已采纳
我有两个时间序列，它们有重叠的事件，但都有不同的事件，而另一个则不包含。重叠事件的时间戳是接近的，但不能保证相等。
我希望合并这两个数据集，以便在事件重叠时取两个max_val列的最大值，并将合并集中的不同事件与最初设置的max_val保持在一起。
我使用过各种merge_asof、groupby组合，但我对python还不熟悉，并且很难获得任何按预期工作的东西，或多或少都是可读性和直观性的。
注意:为了便于设置，示例数据使用整数作为时间戳，但实际数据是实时时间戳，应该得到相当于merge_asof (direction=“最近”，tolerance=“10 is”)的时间戳。但是，--我不知
浏览 2提问于2019-10-15得票数 3
回答已采纳
这里是一个带有多索引列的Pandasv0.14.0数据帧。
> import pandas as pd
> import numpy as np
>
> rng = pd.date_range('1/1/2001', periods=6, freq='H')
> mi = [(dt, i) for dt in rng for i in range(2)]
> f = pd.DataFrame(np.random.randn(len(mi), 2),
> index = pd.MultiIndex.from_tuples
浏览 1提问于2014-06-27得票数 1
回答已采纳
重现问题： import pandas as pd
from functools import partial
def quantile_builder(portion, x):
print(x)
return x.quantile(portion)
q90 = partial(quantile_builder, 0.90)
q95 = partial(quantile_builder, 0.95)
data = [('a', 1), ('a', 1),('b', 1),('a', 3),('b
浏览 52提问于2020-04-02得票数 0
回答已采纳
我有两个数据集，格式如下：
第一种是每日索引：
Date Value
2020-07-01 1
2020-07-02 2
2020-07-03 3
2020-07-04 4
2020-07-05 5
2020-07-06 6
2020-07-07 7
2020-07-08 8
2020-07-09 9
2020-07-10 10
我想将它与按周索引的dataframe合并：
Date
浏览 4提问于2020-07-28得票数 0
回答已采纳
我有数据帧数据，它有3列-日期，段和指标。我正在做以下工作：
data = pandas.read_csv("Filename.csv")
ave = data.groupby('Segment').mean() #works
ave = data.groupby('Segment').median() #gives error
ave['median'] = data.groupby('Segment').median()
Traceback (most recent call last):
File &#
浏览 3提问于2012-10-25得票数 1
1回答
我试图复制Wes McKinney关于Pandas的书中的一个例子，代码在这里(它假设所有的名字数据文件都在names文件夹下)
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
years = range(1880, 2011)
pieces = []
columns = ['name', 'sex', 'births']
for year in years:
path = 'names/yob%d.txt' % year
frame
浏览 3提问于2013-01-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个名为：oppty_oppline_sacc的数据帧，格式如下：
opp_id$ sacc_id$
001 AAB
002 AAB
003 BBC
.. ..
我想添加一个名为nb_opportunity的新列，其中包含每个opp_id$的sacc_id$数量。所以我这样做了：
oppty_oppline_sacc['nb_oppline'] = oppty_oppline_sacc.groupby(['sacc_id$'],as_index=False)['opp_id
浏览 4提问于2019-03-14得票数 0
2回答
dataframe是query.when groupby之后的一个空df，引发运行时警告，然后获得另一个没有columns.How的空数据raise来保留列？
df = pd.DataFrame(columns=["PlatformCategory","Platform","ResClassName","Amount"])
print df
结果：
Empty DataFrame
Columns: [PlatformCategory, Platform, ResClassName, Amount]
Index: []
然后分组讨论
浏览 5提问于2017-09-07得票数 9
回答已采纳
1回答
按列计算组值之和
、、、
我面临一个问题，就是要把我所做的每一栏的所有值加在一起。
df2 = df.groupby(['Courses','Duration'])['Fee'].sum()
print(df2)
然后我得到了低于输出。
Courses Duration
Hadoop 35days 25000
55days 23000
Pandas 60days 26000
PySpark 50days 25000
Python 40days 24000
50days
浏览 1提问于2022-03-03得票数 0
2回答
组并仅选定列
、、、
这里我读了一个文件"userdata.xlsx"：
ID Debt Email Age User
1 7.5 john@email.com 16 John
2 15 john@email.com 15 John
3 22 john@email.com 15 John
4 30 david@email.com 22 David
5 33 david@email.com 22 David
6 51 fred@email.com 61 Fred
7 11 fred@email.com 25 Fred
8
浏览 1提问于2018-12-08得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个包含大约300万行的dataframe，它看起来像：
date size price
0 2018-08-01 100 220
1 2018-08-01 110 245
2 2018-08-01 125 250
3 2018-08-02 110 210
4 2018-08-02 120 230
5 2018-08-02 150 260
6 2018-08-03 115 200
对于每一行，它都是一个项的事务。我们有交易的日期，大小和价格。
现在，我想添加一个名为avg_price的列，这样，事务/行的avg_
浏览 0提问于2018-08-05得票数 2
回答已采纳
我有一个包含多个重复值作为索引的dataframe，例如：
我需要将350包含的值拆分为351,352,353等等...我想要更改索引的值，以便为它们提供唯一的值，以便对它们进行唯一的操作。我尝试更改索引，但得到以下错误：
我的代码的目的是重新建立索引，并只获取列表中的值。做这件事最好的方法是什么？有没有办法改变索引值，这样我就可以处理数据框了？
my_finallist = [1,2,3,4,5,6,7]
data_backup.reindex(my_finallist)
------------------------------------------------------
浏览 3提问于2021-06-22得票数 1
我想按下面的方式来分析一个dataframe df，其中Id作为索引，Value作为值，以及自定义的[x0, x1, x2]列。
df
Id Date Value
9129 10 2021-01-01 00:00:00 10
9130 10 2021-01-01 00:01:00 15
9131 10 2021-01-01 00:02:00 20
1972 13 2021-01-01 00:00:00 125.0
1973 13 2021-01-01
浏览 3提问于2021-11-17得票数 2
回答已采纳
我使用的是python3和熊猫0.25版。我在postgresql表中有一个JSON数据类型。我使用pandas.io.sql从表中获取数据。
import pandas.io.sql as psql
df = psql.read_sql(sql,con,params=params)
因此，我从DB调用中获得数据，如上面所示。
当我检查df的输出(使用IDE)时，我看到了以下数据：
我想聚合数据；为了简单起见，只选择3列。我需要按col1_data分组。我想要如下：
基本上，它是多列上的聚合。但主要问题是合并json列。哪种聚合函数能在这里帮助我？
基于以前的帮助，为了使用
浏览 3提问于2020-01-29得票数 0
回答已采纳
3回答
如何使石斑鱼和中轴线的长度相等？
、、、、
对于我的作业，我应该使用matplotlib在地图上绘制20个飓风的轨迹。然而，当我运行我的代码时，我得到了错误：AssertionError:Grouper and axis must be the same length
下面是我的代码：
import numpy as np
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import *
fig = plt.figure(figsize=(12,12))
ax = fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0
浏览 0提问于2013-10-21得票数 6
回答已采纳
我有这样的数据：
nt
12062 Python Pandas: Create new column out of other columns where value is not null
12063 Python Pandas Create New Column with Groupby().Sum()
12064
12065 Python - Pandas - create “first fail” column from other column data
12066
12067
12068 Creating new column in
浏览 4提问于2017-05-21得票数 1
回答已采纳
我有一个从sql中读到的df：
id stock_id symbol date open high low close volume
0 1 35 ABSI 2022-09-28 3.06 3.33 3.0400 3.27 217040
1 2 35 ABSI 2022-09-29 3.19 3.19 3.0300 3.12 187309
2 3 35 ABSI 2022-09-30 3.11 3.27 3.
浏览 4提问于2022-10-08得票数 0
回答已采纳
我有以下属性的dataframe：
train_df.head()
id sentence discourse_type
0 345C6337479E [summer, one, greatest, times, high, school, s... [Lead]
1 345C6337479E [chance, take, break, school, sit, back, relax... [Lead]
2 345C6337479E [opinion, student, designed] [Position]
3 345C
浏览 6提问于2022-01-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我需要计算事件之间经过的时间。我的任务类似于this one，但在尝试重现它时出现错误： print (df1.sort_values(['ip','timestamp']).head(20))
df1['diff'] = df1.sort_values(['ip','timestamp']).groupby('ip')['timestamp'].diff()
ip timestamp
26422 1.0.150.87
浏览 2提问于2021-08-25得票数 1
回答已采纳
因此，我只是尝试制作一个基本的10行电影推荐系统与一个大的ML项目。但这只是我在运行这个程序时遇到的错误：
import pandas as pd
movies = pd.read_csv('movies.csv')
users = pd.read_csv('users.csv')
recommendations = {}
def recommend(users,movies):
for f in users['favouritegenre']:
genre = movies.query(f)['gen
浏览 8提问于2022-05-28得票数 -1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播活动推荐
腾讯云开发者
