如何在pandas DataFrame中按月对行进行分组？
在pandas DataFrame中按月对行进行分组可以使用以下步骤：
- 首先，确保日期列的数据类型是datetime类型。如果不是，可以使用
pd.to_datetime()函数将其转换为datetime类型。 - 使用
dt.month属性从日期列中提取月份信息，创建一个新的列。 - 使用
groupby()函数按照新的月份列进行分组。 - 对分组后的数据进行聚合操作，例如计算每个月的平均值、总和等。
下面是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-05', '2022-02-10', '2022-02-15', '2022-03-20'],
'value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将日期列转换为datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 提取月份信息并创建新的列
df['month'] = df['date'].dt.month
# 按照月份列进行分组
grouped = df.groupby('month')
# 对分组后的数据进行聚合操作，例如计算每个月的平均值
monthly_avg = grouped['value'].mean()
print(monthly_avg)这段代码将DataFrame按照月份进行分组，并计算每个月的平均值。你可以根据实际需求进行相应的聚合操作。
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2回答
我正在尝试分组一个Pandas DataFrame，它是按日期按月的营业日编制索引的，大约每月22。
我想返回一个结果，其中包含了“`DataFrame”中平均值为22行的行。
我可以按月中的一天计算，但似乎不知道如何按营业日计算。
是否有一个函数将返回一个月的营业日？
如果有人能提供一个简单的例子，这将是最感激的。
浏览 5提问于2016-04-29得票数 1
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我有一个Pandas <pandas.core.frame.DataFrame>，它有多个日期列。
Year Month Count1 Count2
2015-01-01 2015-05-01 11 23
2015-01-01 2015-03-01 13 24
2020-01-01 2020-05-01 12 22
2020-01-01 2020-05-01 43 13
...
因此，第二行在月份类别中属于3月，在年份类
浏览 3提问于2021-03-05得票数 0
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我需要创建一些定时数据的框图，其中一个框表示每个月的原始数据。如下所示：
现在，让我们尝试使用pandas创建它：
matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
N_DAYS = 100
dates = pd.date_range('20130101', periods=N_DAYS)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(N_DAYS,1), index=dates)
我可以按月重采样(代码为M)并应用诸如median之类的聚合函数
df.resample('
浏览 8提问于2017-02-27得票数 4
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2回答
我只是想知道如何使用pandas.series.dt按年和月分组。
下面的代码仅按年分组，但我将如何添加一个进一步的过滤器，按月分组。
Data = {'Date':['21.10.1999','30.10.1999','02.11.1999','17.08.2000','09.10.2001','14.07.2000'],'X': [10,20,30,40,50,60],'Y': [5,10,15,20,25,30]}
df = pd.DataFr
浏览 3提问于2019-10-23得票数 2
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1回答
给定一个开始时间为新时间段(新工作班次)的数据帧，将截至下一时间段(工作班次)的所有销售额相加。 import pandas as pd
df_checkpoints = pd.DataFrame({'time':[1,5,10], 'shift':['Adam','Ben','Carl']})
df_sales = pd.DataFrame({'time':[2,6,7,9,15], 'soldCount':[1,2,3,4,5]})
# This is the wanted
浏览 15提问于2021-04-18得票数 2
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1回答
我正在执行多维查找，以便在新列中赋值。
我有一张表，其中有一些按月分列的员工历史数据。在这个例子中有两个独特的人员()，他们可以在一个月内拥有多个工作。
我想要创建一个新的专栏，告诉我是否每个人都有一个符合条件的工作，根据下面的条件。挑战是每一行都必须按月/年来考虑。
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'Month': ["January", "January", "January", "February", "February", &#
浏览 2提问于2016-07-31得票数 2
我试图通过在3个列表中的一个列表中的索引来实现对tfidf向量( Pandas DataFrame中的行)的成群，并计算出这组数据行的平均值。情况：
list_A = [1,2,3]
list_B = [4,5]
list_C = [6]
pandas.DataFrame:
id word1 word2 word3
1 0.01 0.00 0.00
2 0.00 0.01 0.01
3 0.01 0.01 0.00
4 0.01 0.01 0.01
浏览 0提问于2018-12-03得票数 1
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我正在使用networkx从一个txt文件构建一个电子邮件网络结构，其中每一行代表一个“边缘”。我首先将txt文件(3列：{‘#发件人’、‘收件人’、'time'})加载到Python中，然后使用以下代码将其转换为networkx对象：
import networkx as nx
import pandas as pd
email_df = pd.read_csv('email_network.txt', delimiter = '->')
email = nx.from_pandas_dataframe(email_df, '
浏览 1提问于2017-09-19得票数 0
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2回答
我需要通过datetime列和另一个str(object)列来转换一个dataframe，以便按组应用函数，并将结果分配给组的每个行成员。我理解，但不能同时为这两个条件创建一个pandas.Grouper。因此：
如何在多列上使用pandas.Grouper？
浏览 6提问于2018-09-05得票数 16
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1回答
在多个条件上选择
、、
我制作了这个数据帧，其中包含datetime64值形式的日期。我想要做的是一个有点愚蠢的例子，但它说明了我在多个标准上选择的观点。 我想:对于2018年:绘制一个按月分组的条形图，其中包含不同的值。所以我想为2018年创建一个图表，在x轴上显示12乘以3条线。 我希望有人知道这是如何工作的。 提前谢谢你 import pandas as pd
import numpy as np
import random
date_expected = np.arange('2006-01', '2008-06', dtype= 'datetime64[D]
浏览 15提问于2019-02-14得票数 1
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我尝试在下面的例子中为每个Actor在pandas df中求和两列(在下面的例子中是Seasons和Rating)。然后，我希望存储每个Actor的合计，并删除包含该Actor的任何其他行。在下面的例子中，保留或丢弃的'Name‘并不重要。 例如，这是输入DF： import pandas as pd
series = [('Stranger Things', 3, 5, 'Millie'),
('Game of Thrones', 8, 8, 'Emilia'),
('
浏览 19提问于2021-07-08得票数 1
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1回答
我有一个包含4000行的DataFrame。我想从这个数据帧中随机选择20行。
新的DataFrame必须平衡。这意味着我有一个名为default的属性，它可以接受两个值，yes或no。因此，新的平衡DataFrame必须包含10个样本的yes和10个样本的no。
你能帮帮我吗?
浏览 9提问于2018-12-16得票数 1
1回答
我有一张图表，上面有一个基于“去年年初以来”数据的衡量标准。很容易把它画成这样：
* *
* * *
* * * *
* * * * *
Jan13 Feb13 Mar13 - - - Jan14 Feb14
我怎么能这样表示它，这样从13/14开始的几个月就可以并排比较
* *
* *
浏览 2提问于2014-02-17得票数 0
我有一个从csv文件中提取的数据。我想迭代一个数据进程，其中只有一些列的数据是n行的平均值，而其余的列是每个迭代的第一行。
例如，从csv提取的数据由100行6列组成。我有一个变量n_AVE = 6，它告诉代码将数据平均为每6行。
rawDf = pd.read_csv(outputFilePath / 'Raw_data.csv', encoding='CP932')
OUT:
TIME A B C D E
0 2021/3/4 148 0 142
浏览 7提问于2022-03-11得票数 1
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我正在使用df.iterrows()循环数据。我不想循环遍历所有行，而是设置每次访问的行数。首先我想访问前两行，然后是第三行到第六行，然后是剩下的行。有办法在行中循环吗？
以下是我所拥有的：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('ABCD'))
df['key1'] = 0
df.key1.iloc[0:3] = 1
df.key1.iloc[3:7] = 2
df.key1.iloc[7:] =
浏览 3提问于2017-06-12得票数 0
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这是问题的扩展：here 我正在尝试向grouby中添加一个额外的列： # Import pandas library
import pandas as pd
import numpy as np
# data
data = [['tom', 10,2,'c',100,'x'], ['tom',16 ,3,'a',100,'x'], ['tom', 22,2,'a',100,'x'],
['matt', 10,1,
浏览 31提问于2020-07-11得票数 2
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我已经安装了Drupal7并创建了一个内容类型(为什么现在不称之为“事件”)，我在其中添加了一个日期字段(让我们将其命名为“事件日期”)。有些活动日期有开始日期和结束日期。现在，我想使用按月排序的“视图”来生成这些事件的列表，其中每个事件都列在一行中，即使有开始日期和结束日期的事件也应该在事件持续的每一天都有一行，而不仅仅是从开始到结束的行列表。
例如，而不是
一月
Mo，04/02/2013 - 20:00至Th，06/02/2013 - 20:00 Event1
我需要
一月
Mo，04/02/2013 Event1
图，05/02/2013 Event1
2013年06月02日
浏览 2提问于2013-03-05得票数 0
1回答
我有一个csv文件，日期作为列头，二进制(矩阵为1，0或np.nan )。
我想取每个指数的平均值，按月分组。我遇到了一个问题，因为我的列不是一个datetimeindex，我试图用pd.to_datetime()进行转换，但没有结果。
binary.csv：
2016-01-01 00:00:00,2016-01-02 00:00:00,2016-02-01 00:00:00,2016-02-02 00:00:00
1,,0,1
0,1,,1
我的守则：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('binary.
浏览 7提问于2016-12-06得票数 1
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2回答
我有一个熊猫的日期和价值的数据。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date':['11-10','11-10','11-10','12-10','12-10','12-10'],
'id': [1, 1, 2, 1, 1, 2],
'val':[20, 30, 40, 50, 25, 35] })
我希望过滤器DataFrame只
浏览 3提问于2021-12-01得票数 1
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1回答
我有这只熊猫的数据
我要那个
如果有一天，某一行condition_2在一行condition_1之前为“True”，则将condition_2行更改为NaN。
Dataframe结构:在列的同一行中不可能有True和True
因此，在前面的dataframe中，应该是这样的：
这是示例代码：
import pandas as pd
from datetime import datetime
tbl = {"date" :["2022-02-27", "2022-02-27", "2022-02-27", &#
浏览 2提问于2022-07-01得票数 0
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我想将函数f应用于pandas DataFrame的每一行中的许多切片。例如，DataFrame df将如下所示：
df = pandas.DataFrame(np.round(np.random.normal(size=(2,49)), 2))
因此，我有一个2行乘49列的数据帧，并且我的函数需要应用于两行中7个数据点的每个后续切片，以便结果数据帧看起来与输入数据帧相同。
我是这样做的：
df1=df.copy()
df1.T[:7], df1.T[7:14], df1.T[14:21],..., df1.T[43:50] = f(df.T.iloc[:7,:]), f(df.T.iloc[
浏览 9提问于2014-11-16得票数 1
2回答
我尝试将我的数据按月分组，然后使用
wti_month = wti.groupby(pd.Grouper(freq='M')),
但是当我打印它显示的数据时
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x12408d540>
这是怎么发生的？我如何打印数据？
浏览 4提问于2022-04-28得票数 0
4回答
我的目标是在另一个元组中创建一个元组，例如：(398905, 6340963, 2019)应该变成((398905, 6340963), 2019)。
我创建了一个Pandas DataFrame，并将其转换为一个元组列表：
#create dataframe with 3 rows, 4 columns
data = {'X_coords':[398905, 492561, 496561], 'Y_coords':[6340963, 6526362, 6527362], 'YEAR': [2019, 2020, 2020], 'ID&#
浏览 9提问于2022-10-06得票数 0
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1回答
此代码创建按月绑定的条形图。
# Load libraries
import pandas as pd
import altair as alt
from vega_datasets import data
# Load data
df = data.seattle_weather()
# Create chart
alt.Chart(df).mark_bar().encode(
x='month(date):T',
y='mean(temp_max)')
每隔一个"n“个月就可以寄存吗？例如，每个栏将是两个月的数据(Jan+Feb，
浏览 1提问于2020-01-13得票数 3
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我得到了以下DataFrame：
System R System_num
0 CO 0.8 1
1 CO 0.9 1
2 CO 1.0 1
3 CO 1.2 1
4 CO 1.4 1
5 CO 0.8 2
6 CO 0.9 2
7 CO
浏览 1提问于2017-01-19得票数 0
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我有一个csv，我使用spark.read导入到databricks中。这个大文件包含每日级别的记录/事务。我将数据帧减少到5列，并保持500,000行不变。我正在尝试构建这个源文件的汇总表，它在一个月级别(聚合)表示这些记录/事务。 该脚本有一个filter/groupby/sum命令，该命令返回一行，将数据汇总为一个月的计数。查询返回的行将如下所示： +---------+---------+-------+-------------+
| Country|StockCode|YYYY-MM|sum(Quantity)|
+---------+---------+-------+---
浏览 12提问于2020-07-12得票数 0
我试图为一个图表中的4个变量绘制一个条形图。
YearMonth Var1 Var2 Var3 Var4
201501 11 21 31 41
201501 12 22 32 42
201502 13 23 33 43
201502 14 24 34 44
201503 15 25 35 45
201503 16 26 36 46
我想：
按月将变量相加
然后在一个图表中按月总数绘制4个变量的条形图。
X轴为%Y-%m，y轴为计数
差异变量的不
浏览 2提问于2017-09-21得票数 1
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按保存在“日期”字段中的月份对数据帧进行分组，并商定两列，分别为"wealth_avg“和"state_money_avg”
我所拥有的: df
我所期望的是：
回顾:我期待一个包含12个对象的数组，其中每个对象都有月数:1表示1月，2表示2月等等，"wealth_avg“是财富的avg，"state_money_avg”是state_money的avg，所有这些都是根据按月份分组的数据计算的。
数据帧中不包含的月份必须为null/nan (不重要，最好是null)，当我们返回结果时
简单代码ex：
import pandas as pd
# in
浏览 5提问于2022-03-15得票数 0
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我有一个带有DataFrame (时间戳，dgg)的MultiIndex，如下所示：
In [1]: df.head()
Out[1]:
smos_vwc map_vwc
timestamp dgg
2015-03-31 233862 0.195203 0.315370
233348 0.321409 0.271887
233349 0.272508 0.275955
233350 0.249663 0.279324
浏览 0提问于2016-04-06得票数 2
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我有一个索引为pd.TimeDeltas的pandas DataFrame，其中一些是天的分数。我想使用df.groupby将行按整天分组(忽略天的小数)，这样我就可以计算平均值。 下面是我想做的一个例子： import pandas as pd
import numpy as np
data = [[1,2,3], [2,3,4], [3,4,5], [1,2,3], [2,3,4], [3,4,5]]
idx = [pd.Timedelta('1.2 days'), pd.Timedelta('1.2 days'), pd.Timedelta('
浏览 19提问于2019-09-21得票数 2
回答已采纳
我是一个相当新的程序员，我真的在努力做一个我正在做的项目。我有一个电影数据列表，在这里我试图显示一部电影在特定类型下的前十名。
以下是我到目前为止所拥有的：
import pandas
from pandas import DataFrame
data = pandas.read_csv('movies.csv')
columns = data[['Title', 'Year', 'Score', 'Genre', 'Director', 'Runtime', 'Reven
浏览 9提问于2020-05-07得票数 0
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1回答
给定一个多索引Pandas，df2，我想计算每个类别中每一行的差异。
import pandas as pd
inner = ('a','b','c')
cols = ('A','B','C','D')
df1=pd.DataFrame(np.random.randn(3,4), index=inner, columns=cols)
df2=pd.concat([df1,df1],keys=['X','Y'])
df2：
浏览 1提问于2015-09-28得票数 1
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我有潘达斯DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
("Name 1", "2018-07-25", 14),
("Name 2", "2018-08-04", 88),
("Name 3", "2018-08-15", 18),
("Name 2", "2018-06-24", 20),
("Name 2", "2018-09-10", 77),
("Name 2&#
浏览 1提问于2019-07-25得票数 0
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我试图在Pandas数据框架上执行groupby，但是对于日期类型来说它非常慢。在本例中，我认为date组的运行时运行时间比int长10倍，尽管没有对数据执行任何操作。
import datetime as dt
import pandas as pd
d = dt.datetime(year=2019, month=1, day=1)
dates = [d for x in range(1,1500000)]
ints = [1 for x in range(1,1500000)]
df = pd.DataFrame({'date': dates, 'int'
浏览 0提问于2019-07-31得票数 2
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我有一台带DatetimeIndex的pandas DataFrame。我想通过month进行resample，并从特定的column中获取DataFrame中每个month的top 5，但是使用nlargest(5)可以得到整个DataFrame的前5名，而不是按月： 下面是我的代码的snippet： df.resample("M").productID.value_counts().nlargest(5) 这给了我整个DataFrame的前5名，我需要每个月的前5名。
浏览 11提问于2020-04-28得票数 0
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我有一本熊猫词典DataFrames。我想组合这个字典中的数据帧，以创建一个包含较少键的字典，但使用较大的数据帧作为值。
例如，在下面的示例中，我希望从d创建d_new。
d = {1: pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[3,4]}),
2: pd.DataFrame({'a':[3,4],'b':[5,6]}),
3: pd.DataFrame({'a':[10,11],'b':[12,13]}),
4: pd.DataFrame({
浏览 0提问于2021-10-14得票数 0
我正在尝试使用Plotly创建一个盒图，并且在尝试使用已分组的Pandas DataFrame时会出现一个错误。一些初始挖掘产生了这段代码来将Pandas转换为Plotly接口：
def df_to_iplot(df):
'''
Coverting a Pandas Data Frame to Plotly interface
'''
x = df.index.values
lines={}
for key in df:
lines[key]={}
lines[key]["x"]=x
lines[key]
浏览 0提问于2014-05-27得票数 1
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3回答
我有一个基于文本包装的DataFrame。描述被分割成多行，其中键数据在单独的列"Values“中只出现在描述的第一行。我希望做两件事：
从附加包装行合并说明中的信息。删除没有“值”的附加行。
我一直在尝试迭代这些行，但没有取得什么成功。下面是一些示例代码，显示问题数据(仅举一个例子)：
import pandas as pd
a = ["This is", "the first", "line", "second", "line", "third", "line"
浏览 3提问于2020-06-07得票数 0
回答已采纳
在一个超过60列的HDFStore中，我有大约700万行。数据太多了，我放不进内存。我希望根据列"A“的值将数据聚合到组中。pandas 的文档假设我已经将所有数据放在一个DataFrame中，但是我不能将整个存储读取到内存中的DataFrame中。在HDFStore中对数据进行分组的正确方法是什么
浏览 2提问于2013-04-04得票数 21
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我正在使用他们的报表工具在Visual Studio2008中编写一份报表，我不确定如何从概念上来处理这件事。
我有一份报告要生成。在报告的顶部将是一堆关于我们网站的客户的信息(姓名，地址，电话)。下面是客户每月购买量的图表。
我的问题是，我希望页面顶部的内容使用一个查询，该查询从数据库中的Users表中进行选择。但是，我需要另一个查询来获取按月分组的所有购买。
我认为解决这个问题的一种方法是在只包含图表的父报表上放置一个子报表。父报告将包含帐户的详细信息。
这是正确的方法吗？
浏览 2提问于2010-03-17得票数 0
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曾经想过只在DataFrame A中有哪些行，但B中没有行(反之亦然)，A中有哪些行，B中有哪些行(反之亦然)？
虽然存在pandas.DataFrame.diff() (更像逐元素减法)、pandas.Index.intersection (只对索引工作)和pandas.DataFrame.merge() (更像SQL合并两个DataFrames)，但它们都不完全满足我们的需要.
浏览 14提问于2022-02-12得票数 0
我需要从一个Pandas DataFrame创建一个嵌套字典。
以下是CSV格式的示例数据集：
hostname,nic,vlan,status
server1,eth0,100,enabled
server1,eth2,200,enabled
server2,eth0,100
server2,eth1,100,enabled
server2,eth2,200
server1,eth1,100,disabled
将CSV导入为DataFrame后，我将拥有：
>>> import pandas as pd
>>>
>>> df = pd.
浏览 140提问于2019-03-21得票数 0
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我正在尝试将简单的函数应用于熊猫的大部分数字数据。数据是一组按时间索引的矩阵。我想使用层次/多级索引来表示这一点，然后使用一个拆分应用-组合类似的操作来分组数据，应用一个操作，并将结果总结为一个数据。我希望这些操作的结果是dataframes而不是Series对象。
下面是一个简单的例子，它包含两个矩阵(两个时间点)，表示为多级数据。我想从每个时间点减去一个矩阵，然后通过取平均值来折叠数据，并返回保留数据的原始列名的数据。
我尝试的每一件事要么失败，要么给出一个奇怪的结果。我试着遵循，因为我认为这基本上是一个拆分-应用-组合操作，但是文档很难理解，示例也很密集。
如何才能在熊猫身上做到这一点？
浏览 5提问于2015-06-02得票数 0
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我得到一个使用dateutil的相对增量的类typeerror。我的代码如下：
#import packages
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt
from dateutil.relativedelta import relativedelta
from pandas import DataFrame
from pandas import Series
#timing
pers = 12
monthpp = 1
month_per = int(pers/monthpp)
sdate = dt.date(
浏览 6提问于2016-10-21得票数 0
1回答
当我尝试按特定列进行groupby和sum by dataframe时，我会得到以下错误。
ValueError: Grouper for '<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>' not 1-dimensional
我检查了其他解决方案，这不是双列名称标题问题。
请参阅下面的df3，除最后两列外，我希望对所有列进行分组，我想要sum()。
dfs head显示，如果我只是按列名称分组，它可以正常工作，但不适用于iloc，因为我知道iloc是我想要分组的正确公式。
我需要使用ILOC作为最终的dataframe将
浏览 7提问于2022-11-08得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在寻找一种按月聚合我的数据的方法。我想首先在我的访问日期中只保留一个月。我的DataFrame看起来像这样：
Row(visitdate = 1/1/2013,
patientid = P1_Pt1959,
amount = 200,
note = jnut,
)
我随后的目标是按访问日期分组，并计算金额的总和。我试过这个：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.con
浏览 2提问于2018-09-29得票数 3
我在Pandas中寻找一种高效而优雅的方法来删除DataFrame中的“重复”行，这些行具有完全相同的值集，但在不同的列中。
理想情况下，我正在寻找一种矢量化的方法来实现这一点，因为我已经可以使用Pandas pandas.DataFrame.iterrows()方法识别非常低效的方法。
假设我的DataFrame是：
source|target|
----------------
| 1 | 2 |
| 2 | 1 |
| 4 | 3 |
| 2 | 7 |
| 3 | 4 |
我想让它变成：
source|target|
---------
浏览 1提问于2019-04-02得票数 1
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我有下面的每日生产数据示例如下。三位数代码表示产品。
11-Mar-15 LBA
12-Mar-15 LBB
12-Mar-15 PXA
13-Mar-15 GNA
当我想要应用pivot时，我得到了上面的数据，如下所示，因为两个产品是在相同的数据上制造的
3/11/15 LBA
3/12/15 LBB
PXA
3/13/15 GNA
我想要显示基于月份的报告，我也理解，如果在两者之间有任何差距，pivot将无法按月对日期进行分组。如何绕过此问题以按月对日期进行分组？
浏览 3提问于2016-12-03得票数 0
我有一个具有以下结构的dataframe：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1152 entries, 0 to 143
Data columns:
cuepos 1152 non-null values
response 1152 non-null values
soa 1152 non-null values
targetpos 1152 non-null values
testorientati
浏览 6提问于2012-11-15得票数 1
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我想使用pandas.DataFrame.sample统一地从熊猫数据中抽取给定的行数。但是，我希望确保所选行的顺序不会与原始数据same中相同行的顺序相矛盾。我不知道如何做到这一点；行的顺序背后有一个物理意义，我想保留它。也许，与其对数据进行采样，不如将其称为沿其行轴抽取数据。你有什么建议？
注意：
最初的dataframe有83行。我需要创建两个分别为25行和24行的示例。
浏览 2提问于2022-05-25得票数 0
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