将具有相同日期Pandas df的行分组
将具有相同日期的Pandas df的行分组是指根据日期将数据框中的行进行分组。这可以通过使用Pandas库中的groupby函数来实现。
首先，我们需要确保日期列的数据类型是日期类型，可以使用Pandas的to_datetime函数将日期列转换为日期类型。假设日期列的名称为"date"，可以使用以下代码进行转换：
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])接下来，我们可以使用groupby函数将数据框按照日期进行分组。假设我们希望按照日期分组后计算每个日期的平均值，可以使用以下代码：
grouped_df = df.groupby('date').mean()上述代码将根据日期列对数据框进行分组，并计算每个日期的平均值。可以根据实际需求选择其他聚合函数，如sum、count、max、min等。
分组后的结果将是一个新的数据框，其中每个日期对应一个分组，并包含该日期的平均值（或其他聚合结果）。
对于Pandas df行分组的应用场景，可以是对时间序列数据进行统计分析或可视化展示。例如，可以根据日期分组计算每天的销售总额、每周的用户活跃度、每月的平均温度等。
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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
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我有一个具有1mi行和分层索引(国家、州、城市，按此顺序)的pandas数据帧，每行都有一个产品的价格观察。我如何计算每个国家、州和城市的均值和标准差(请记住，由于我的df很大，我正在避免循环)？对于每个级别的均值和标准差，我希望将值保存在此数据框中的新列中，以供将来访问。
浏览 16提问于2017-06-23得票数 1
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我在使用pandas的python3中有一个数据帧，它有一个列，其中包含一个带有日期的字符串。 这是列的子集 ColA
"2021-04-03"
"2021-04-08"
"2020-04-12"
"2020-04-08"
"2020-04-12" 我想删除两次具有相同月份和日期的行，并保留具有最新年份的行。 这将是我期望从这个子集得到的结果 ColA
"2021-04-03"
"2021-04-08"
"2020-04-12" 最后两行被删除，因为2020-04-
浏览 16提问于2020-08-28得票数 1
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在pandas中，有没有办法在一列中分隔一行中的数据？行有多个数据，我的意思是，我按col1分组，结果是我有一个这样的df： col1 Col2
0 1 abc,def,ghi
1 2 xyz,asd
and desired output would be:
Col1 Col2
0 1 abc
def
ghi
1 2 xyz
asd 谢谢
浏览 96提问于2020-07-17得票数 0
1回答
日期相同的汇总列(和)
、、、、
因此，我需要聚合日期相同的行。
从现在开始，我的代码返回以下内容：
date value source
0 2018-04-08 15:52:26.110 1 ANAPRO
1 2018-04-22 12:14:38.807 1 ANAPRO
2 2018-04-22 12:34:18.403 1 ANAPRO
3 2018-04-22 12:40:35.877 1 ANAPRO
4 2018-04-22 12:53:57.897 1 ANAPRO
5 2018-04-22
浏览 0提问于2018-05-16得票数 2
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我们现在的目标是删除重复的玩家行，但将具有最高计数的行保留在G列(游戏播放)中。我们可以使用什么代码来实现这一点？我在这里附加了一个指向Pandas输出图像的链接。
浏览 10提问于2020-02-05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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计算具有以上行的平方和
、、、、
我有一个如下所示的数据集：
Value Type X_sq
-1.975767 Weather
-0.540979 Fruits
-2.359127 Fruits
-2.815604 Corona
-0.929755 Weather
我想迭代每一行，并计算上面每一行的平方值之和(只有在Type匹配的情况下)。我想把这个值放在X.sq列中。
例如，在第一行，上面什么都没有。所以只有(-1.975767 x -1.975767)。在第二行，上面没有水果行，所以它只是-0.540979 x -0.540979。但是，在第三行中
浏览 16提问于2022-02-10得票数 1
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下面是来自Excel的屏幕截图，但假设我们有一个Pandas，它看起来像左边的表，其中有列中的日期。是否有一种简单的方法可以将其转换为类似于右侧表的dataframe，从而使日期成为新列？
浏览 0提问于2020-05-09得票数 1
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我目前使用的是一个超大型数据文件(CRSP每日股票文件)，它包括超过16000家公司的每日回报，总共有850万行数据。在Python中运行for循环大约需要2周时间。
目标是计算每个公司的收益波动(标准差)。对于每个月底，我需要从年初到那个月的回报的标准差。我试图在一个图表(8月数据的标准差的green=example)中可视化我的意思：
我的输入DataFrame显示在下一张图片中。"PERMNO“是确定的标识符，" date”是每日返回的日期，"RETX“是每日返回的日期。
输出数据帧应仅以月频率表示。因此，每个公司在一年内有12个标准差。
我每年都
浏览 9提问于2022-03-04得票数 0
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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我有一个像这样的数据框，
df
col1 col2 col3
A 2021-02-01 P
B 2021-02-12 P
C 2021-02-08 Q
A 2021-02-04 Q
B 2021-02-14 Q
A 2021-02-15 S
col2是pandas datetime类型。现在我想对col1和col2上的col3值进行分组(日期日期范围为+- 4天，例如: 2021-02-01和2021-02-04之间的col3值应该根据col1值进行分
浏览 11提问于2021-02-18得票数 0
我有两个数据帧，它们都有许多列共享相同的名称，并且都有一个单独的列作为唯一标识符。我已经创建了其中一个数据帧的副本，但我想要做的是将共享相同名称且唯一标识符相等的列相乘。 我是python的新手，我相信很多人都认为这很简单，但浏览文档时，我发现这很困难。 最初的2个数据帧是通过将excel文件读取到pandas中来创建的。 然后，我创建第一个dataframe的副本，并希望将第二个dataframe的内容与复制的dataframe的内容相乘，在复制的dataframe中，找到唯一行且列名称匹配。 import pandas as pd
# read tables from excel to
浏览 14提问于2019-05-28得票数 0
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我有一个数据框架，它是我在pandas中创建的，按日期分组，按乘车汇总。
date rides
0 2019-01-01 247279
1 2019-01-02 585996
2 2019-01-03 660631
3 2019-01-04 662011
4 2019-01-05 440848
.. ... ...
451 2020-03-27 218499
452 2020-03-28 143305
453 2020-03-29 110833
454 2020-03-30 207743
455 2020-03-31
浏览 13提问于2020-05-19得票数 3
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2回答
我使用熊猫来处理具有以下结构的csv文件
date, student, score, outof
20040601,mark,80,100
20040601,jack,40,100
20040602,mark,60,100
20040602,jack,30,100
我想按日期对上述数据进行分组，然后计算每个日期的百分比，然后绘制它。
我可以使用下面的代码来完成groupby
import pandas as pd
data = pd.read_csv("csv_file")
grouped_by_date = data.groupby('date')
我还可以使
浏览 1提问于2014-06-05得票数 1
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Pandas DataFrame包含名为"date"的列，该列包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组：
data.groupby(data['date'])
但是，这将按datetime值拆分数据。我想按“日期”列中存储的年份对这些数据进行分组。展示了如何在将时间戳用作索引的情况下按年分组，但在我的例子中并非如此。
如何实现此分组？
浏览 1提问于2012-07-09得票数 94
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3回答
在python pandas中，我有一个数据帧，看起来像这样： > df
count
date
2021-04-03 23.0
2021-04-04 12.0
2021-04-04 10.0
2021-04-05 42.0
2021-04-06 39.0
... 有些日期是重复的，具有不同的计数值。我想将这些值合并到一行中，如下所示： > df
count
date
2021-04-03 23.0
2021-04-04 22.0
2021-04
浏览 20提问于2021-05-06得票数 0
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1回答
我有一个熊猫时间序列数据框架。df
日期是索引。三列，cusip，滴答，因子。
我想每个日期的数据都是十进制的。每个date...Each日期大约100个因素将被标记为1到10个。
作为第一次尝试，我尝试了整个数据框架，无论日期。我用：
factor = pd.cut(df.factor, 10) #This gave an error:
adj = (mx - mn) * 0.001 # 0.1% of the range
Sybase.Error：(‘层: 2，原产地: 4\ncs_calc: cslib用户api层:常见库错误:转换/操作导致溢出。’)
数据帧有1mm行。是尺
浏览 1提问于2013-01-11得票数 2
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正如你在下面看到的，我在我的数据框中有不同的‘ticker’，我想计算'lret‘列的标准偏差，但每个单独的ticker。目前，它将整个列作为一行进行计算。如何计算数据帧中每个报价器的标准差？任何帮助都将不胜感激。另外，请参见下面的函数，了解代码当前所做的工作。 数据帧输出 price date ticker lret std
0 104.000000 2016-07-01 A NaN 0.019456
1 104.878151 2016-07-05 A 0.008408 0.019456
2
浏览 7提问于2020-09-11得票数 0
我正在尝试理解如何使用pandas在python中编辑数据帧，这样我就可以删除除年份之外的所有内容。
例如:如果日期是2014-01-01，我希望它显示2014并同时删除月份和日期。所有日期都在一列中。
谢谢你的建议！
浏览 4提问于2020-03-16得票数 0
2回答
我有一个Pandas DataFrame，其中包含一个date列。该列的元素类型为pandas.tslib.Timestamp。
我想按日期对数据进行分组，但不包括更细粒度的时间戳信息(即。按日期分组，其中所有Feb 23, 2011都分组)。我知道如何用SQL来表达这一点，但是对于Pandas来说，这是非常新的。
做了非常类似的事情，但是我不理解代码，它使用datetime对象。
在中，我甚至不知道如何从Pandas时间戳对象中检索日期。我可以转换为datetime对象，但这似乎非常迂回。
根据请求，df.head()的输出
date show network time
浏览 6提问于2013-11-21得票数 10
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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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我上周基本上学会了Python，虽然我目前正在学习基础知识，但我的任务是在工作中用python构建一个小程序。希望在这方面能帮上忙。我想创建一个类似于excel版本的SUMIFS函数。我的数据包含现金流日期(CFDATE)、投资组合名称( portfolio )和现金流金额(CF)。我想根据它所属的投资组合和它落下的日期对CF求和。我已经设法使用下面的代码实现了这一点，但是我正在努力将我的结果输出为一个数组/表，其中标题行由所有投资组合组成，初始列是日期列表(去掉重复项)，CF根据(CFDATE，PORTFOLIO)的每个组合进行分组。
例如所需输出: PORTFOLIO-> '
浏览 2提问于2017-05-09得票数 0
我有一个订阅的Pandas DataFrame，每个订阅都有一个开始日期时间(时间戳)和一个可选的结束日期时间(如果它们被取消了)。
为简单起见，我基于开始和结束日期时间(时间戳)为日期(例如"20170901")创建了字符串列。它看起来是这样的：
df = pd.DataFrame([('20170511', None), ('20170514', '20170613'), ('20170901', None), ...], columns=["sd", "ed"])
最终结果应该
浏览 0提问于2017-09-15得票数 2
我有一个如下的数据框架。
Date Fruit level_0 Num Color
0 2013-11-25 Apple DF2 22.1 Red
1 2013-11-24 Banana DF1 22.1 Yellow
2 2013-11-24 Banana DF2 122.1 Yellow
3 2013-11-23 Celery DF1 10.2 Green
4 2013-11-24 Orange DF1 8.6 Orange
5 201
浏览 0提问于2020-06-08得票数 0
1回答
我试图编写一些代码，仅将行保存在我的数据框架中：
有相同的ID但日期不同。
下面是我目前和想要的申请日期。
当前
所需
浏览 2提问于2021-05-17得票数 0
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1回答
我正在尝试使用Pandas评估Power Query/M以进行一些可重复的转换。到目前为止一切都很好，但我在Pandas中遇到了下面的场景，如果有人指出(我想)我做错了什么，我将非常感激。
我有一个DataFrame，它看起来像：
sales rep quarter result value
0 adam q1 target 3000
1 ben q1 target 3200
2 cal q1 target 2900
3 dan q1 target 340
浏览 2提问于2020-08-01得票数 0
我的一些数据如下所示：
date, name, value1, value2, value3, value4
1/1/2001,ABC,1,1,,
1/1/2001,ABC,,,2,
1/1/2001,ABC,,,,35
我正在努力达到我可以跑步的地步。
data.set_index(['date', 'name'])
但是，对于现有的数据，当然有重复项(如上图所示)，所以我不能这样做(而且我不想要有重复项的索引，也不能简单地使用drop_duplicates()，因为这样会丢失数据)。
我希望能够强制将具有相同日期和名称的行合并到单个行中，前提是它们可以基于某
浏览 0提问于2013-06-09得票数 18
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我在dataframe中有一列，其中包含不连续的日期。我需要按2天的频率对这些日期进行分组。数据样本(归一化后)：
2015-04-18 00:00:00
2015-04-20 00:00:00
2015-04-20 00:00:00
2015-04-21 00:00:00
2015-04-27 00:00:00
2015-04-30 00:00:00
2015-05-07 00:00:00
2015-05-08 00:00:00
我试着跟踪，但由于日期不连续，我没有得到预期的结果。
df.groupby(pd.Grouper(key =
浏览 1提问于2018-07-07得票数 0
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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背景-
我有一个DataFrame，它有两个列(日期和降水)，格式如下-
precipitation_df = pd.DataFrame('2016-09-05', NaN), ('2016-09-06', NaN)等
目标-
我想删除日期范围NaN值为2016-08-24 - 2017-08-24的行，但是首先要分析在此范围内受影响的日期。因此，我决定使用以下代码创建一个新的DataFrame，其中所有的NaN值都在我感兴趣的范围内-
start_date = '2016-08-23'
end_date = '2017-08-23
浏览 3提问于2020-06-20得票数 0
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因此，我在pandas中有以下DataFrame：
Column 1 | Column 2
Name | A
Number | B
Age | C
Name | D
Number | E
Age | F
每个名称，编号和年龄分组在一起都与一个特征相关，并在整个日期框中重复。我想知道用以下格式获取它的最好方法是什么？
Name | Number | Age
Feature 1 A | B | C
Feature 2 D | E | F
任何帮助都将不
浏览 0提问于2021-10-27得票数 0
我正在尝试引入2个excel文件。我已经将它们转换为数据帧，并将两个文件中的dateCreated列更改为数据类型datetime。
现在我要取文件2的最后一行，在'dateCreated‘列中找到日期，然后将其与文件1中的'dateCreated’日期进行比较。然后，我要取文件2中最后一行日期之后的所有数据行(来自文件1)，并将它们粘贴到文件2中。
我已经尝试了几种方法，但我总是遇到关于数据类型的错误，或者我不能将数据帧中的序列与非序列进行比较。
这是经过几次迭代后我目前拥有的代码，它甚至还不够正确：
# Create Pandas Dataframes
df = pd.re
浏览 9提问于2021-02-25得票数 0
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我有一个与这里讨论的问题类似的问题，但是在我的例子中，添加到How to add a year to a column of dates in pandas列的年数存储在另一个列中。这是我的不起作用的代码： import datetime
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame( [ ["Tom",5], ['Jane',3],['Peter',1]], columns = ["Name","Years"])
df1['Date'] = datetime.d
浏览 45提问于2021-07-14得票数 1
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我有一个日期和值的DataFrame (在下面的代码中，我可能没有正确地解析日期)。
import pandas as pd
d = {'date': pd.Series(['2010-01-01', '2011-01-01',
'2012-01-01', '2012-07-01',
'2013-01-01']),
'value': pd.Series([0, 2, 1, 4,
浏览 3提问于2017-07-28得票数 2
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如果文本列相同，我希望将日期列中的所有日期更改为最早日期。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'text': ['I like python pandas',
'find all function input from help jupyter',
'function input',
'func
浏览 18提问于2019-07-20得票数 0
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我有一个样本数据如下所示。
import pandas as pd
import numpy as np
NaN = np.nan
data = {'ID':['A', 'A', 'A', 'B','B','B'],
'Date':['2021-09-20 04:34:57', '2021-09-20 04:37:25', '2021-09-20 04:38:26', '2021-09-01
浏览 2提问于2021-09-23得票数 0
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我有一个Pandas dataframe df，我想要查找其列A的值相同，但列B的值不同的所有行，例如：
| A | B
---|---|---
0 | 2 | x
1 | 2 | y
我知道可以使用pd.concat(g for _, g in df.groupby('A') if len(g) > 1)来获取具有重复A值的行，但是如何添加第二个约束呢？
浏览 16提问于2017-01-19得票数 9
3回答
在对两个科尔分组后找出平方和
、、、、
我有一个数据集，如下所示：
Value Type X_sq
-1.975767 Weather
-0.540979 Fruits
-2.359127 Fruits
-2.815604 Corona
-0.929755 Weather
我想迭代每一行，并计算上面每一行的平方值之和(只有在Type匹配的情况下)。我想把这个值放在X.sq列中。
例如，在第一行，上面什么都没有。所以只有(-1.975767 x -1.975767)。在第二行，上面没有水果行，所以它只是-0.540979 x -0.540979。但是，在
浏览 26提问于2022-02-14得票数 2
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我是Python新手，我即将解决一些简单的问题。
我有两个excel数据集。第一栏载有我在不同日子所取的样本，分别列有“日期”栏及“月份”栏，详情如下：
还有另一个excel，我只想要的约会
我想用与第二个excel相同的日期过滤第一个excel，并打印出符合这些条件的行。
这是我的代码:第一次尝试：
import datetime
import pandas
import pandas as pd
import openpyxl
from pandas import DataFrame
from datetime import datetime
import datet
浏览 15提问于2022-08-08得票数 1
2回答
我想使用Pandas数据透视表的输出创建一个相对开始日期的表。数据透视表的列是月份，行是帐户，单元格是动作的运行总数。例如：
Date1 Date2 Date3 Date4
1 1 2 3
N/A 1 2 2
第一行的第一个实例是Date1。第二行的第一个实例是Date2。
新表的格式将使列现在是相对于第一个操作的月份，如下所示：
FirstMonth SecondMonth ThirdMonth
1 1
浏览 1提问于2019-10-30得票数 1
2回答
我有一个pandas dataframe列，其中每一行都包含一个日期列表。我想创建一个标志，用于标识列表中的任何日期是否与其他日期相隔7天 例如： list = ['2019-10-22','2019-10-24','2019-10-29'] 这应该会导致false，因为最后(元素)日期与至少一个其他日期相差超过7天 这种情况在数据帧的每一行中重复出现 谢谢
浏览 10提问于2020-07-15得票数 0
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在pandas中重塑表格
、、、
下面是我在合并多个查询日志数据帧时创建的数据帧的摘录：
keyword hits date average time
1 the cat sat on 10 10-Jan 10
2 who is the sea 5 10-Jan 1.2
3 under the earth 30 1-Dec
浏览 0提问于2013-05-23得票数 0
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1回答
我是pandas和python的新手，绝对需要一些帮助。
我有下面的代码，它几乎就是我想要的。它为字段中的唯一值创建虚拟变量，并通过其他两个字段中唯一值的唯一组合对它们进行索引。
我想要的是用于索引的字段的每个唯一组合只有一行。现在，如果虚拟变量出现3次，我会得到多个行，比如'asset subs end dt' = 10/30/2008和'reseller csn' = 55008。我宁愿在虚拟变量列中使用一行来表示索引字段值和3的组合。
Code:
df = data
df = df.set_index(['ASSET_SUBS_END_DT&#
浏览 0提问于2014-05-30得票数 0
我有5年的标准普尔500指数数据，我正试图将这些数据分组，以便对其进行一些分析。我的数据是5分钟的增量。在将其读入一个名为DataFrame的日期之后，我想我可以将它分组为包含连续行的块，按照每个交易日Globex打开和关闭之间的时间递增。Globex开放时间为下午3:00 (15:00)，关闭时间为下午1:15 (13:15)，时间为22.25小时。所以我想把下午3:00打开到下午1:15关闭的数据分块--大约每块275行。
困难在于，“交易日”跨越两个不同的日期，对于eaxmple来说，一个交易日在星期日3-6-2016年的上15:00开始，在周一( 3-7-2016 ) 13:15结束。
浏览 4提问于2016-03-05得票数 4
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2回答
我有一个dataframe，其中有两个列；表示一个组(数据类型: int64) &一个日期(数据类型："0")。我想提取每组数据的每一个子集与最古老的日期，直到一个新的日期被发布。必须删除组的所有其他行。
DataFrame示例：
import pandas as pd
data = {'Col1':[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2 ], 'Col2':["2018-01-31", "2018-01-31", "2018-01-31", "2018-01-
浏览 3提问于2020-05-18得票数 3
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在pandas库中，有没有一种方法可以找到一列中所有重复的行，该列包含另一列中列表的所有值？例如，在我的df中，我有一个ID列和一个Value列。ID列具有重复in，但Value列中有不同的字符串值。 i.e ('1,A', '1,B', '1,C', '2,A', '2,B', '3,A', '3,B', '3,C', '4,A', '4,B', '5,B', '5,C')
Legend: '
浏览 9提问于2021-08-06得票数 0
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这段代码的目的是抓取一堆不同长度的数据表(每个表的行数不同)，将它们转换为pandas数据框，删除一些不必要的列并固定日期。
上面所有的方法都可以正常工作，但是当我尝试重命名一个列时，我得到了一个错误。
以下是数据示例：
实际日期
0 2018年10月15日21:30
2018年09月01日21:30 0.7%
2018年08月02日21:30 0.3%
2018年07月09日21:30 -0.1%
2018年06月04日21:30 -0.2%
2018年05月09日21:30 -0.2%
2018年04月10日6:30 -1.1%
代码如下：
from selenium import web
浏览 2提问于2018-09-28得票数 1
import pandas
import datetime
file = "BT_Schedule_04_27_2020_PM.xlsx"
df = pandas.read_excel(file, sheet_name="BT Schedule")
today = datetime.date.today()
ttudates = df["TTU Date"]
site = df["BLC ID"]
for date in ttudates:
if date == today:
print(date) 这就
浏览 28提问于2020-04-28得票数 0
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1回答
我有一个大的pandas数据帧(100万行)，我需要在我的代码中有更好的性能来处理这些数据。
我的代码如下，还提供了性能分析。
数据集的头部：
key_id, date, par1, par2, par3, par4, pop, price, value
对于每个键，我们都有一行，其中包含5000个可能的日期
有200Date*5000Date= 1000000行
使用不同的变量var1，...，var4，我计算每一行的值，我想提取每个key_id的最佳值的前20个日期，然后计算所使用的变量集的流行度。
最后，我想找出优化这种受欢迎程度的变量。
def compute_value_col(da
浏览 0提问于2015-06-17得票数 1
我有以下代码：
import pandas as pd
df=pd.read_csv("https://www.dropbox.com/s/90y07129zn351z9/test_data.csv?dl=1", encoding="latin-1")
pvt_received=df.pivot_table(index=['site'], values = ['received','sent'], aggfunc = { 'received' : 'count' ,'sen
浏览 12提问于2018-07-31得票数 3
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