按ID分组，并按每个ID计算唯一开始日期。转换回dataframe。熊猫

按ID分组，并按每个ID计算唯一开始日期，然后将结果转换回dataframe。

首先，我们需要导入pandas库来处理数据：

import pandas as pd

假设我们有一个包含ID和开始日期的数据表格，名为df：

   ID       StartDate
0   1     2022-01-01
1   1     2022-01-02
2   2     2022-01-03
3   2     2022-01-04
4   3     2022-01-05
5   3     2022-01-06

我们可以按ID分组，并计算每个ID的唯一开始日期：

grouped = df.groupby('ID')['StartDate'].unique().reset_index()

这将得到一个新的数据表格grouped，包含每个ID的唯一开始日期：

   ID       StartDate
0   1     [2022-01-01, 2022-01-02]
1   2     [2022-01-03, 2022-01-04]
2   3     [2022-01-05, 2022-01-06]

最后，如果需要将结果转换回dataframe，可以使用explode函数将唯一开始日期展开为多行：

result = grouped.explode('StartDate').reset_index(drop=True)

这将得到最终的结果dataframe：

   ID       StartDate
0   1     2022-01-01
1   1     2022-01-02
2   2     2022-01-03
3   2     2022-01-04
4   3     2022-01-05
5   3     2022-01-06

这样，我们就按ID分组，并按每个ID计算唯一开始日期，并将结果转换回dataframe了。

请注意，以上答案中没有提及具体的腾讯云产品和产品介绍链接地址，因为题目要求不提及特定的云计算品牌商。如有需要，您可以根据自己的实际情况选择适合的腾讯云产品来处理和存储数据。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

esproc vs python 5

n天，@m选项表示按月计算，即开始时间以后的n个月。...将日期所在分组作为ID，销售额之和作为amount字段，当前日期作为date字段，形成序表。...3.字段分段题目介绍：库表data有两个字段，ID和ANOMOALIES，数据如下： ? 我们的目的是将ANOMOALIES字段按空格拆分为多个字符串，每个字符串和原ID字段形成新的记录。...A4：T.sort(x)，按照x表达式排序，T.group(x)按照x表达式分组。A.run(x)，针对序列/排列A中每个成员计算表达式x。...T.record(A,k) 从T中指定位置k的记录开始，用A的成员依次修改T序表中记录的每个字段值，k省略时从最后一条开始增加记录。

2.2K2 0

esproc vs python 4

df.sort_values()将新的dataframe按照月份和年份进行分组.新建一个数组，准备存放计算出来的同期增长比。...建立索引时假定记录的主键唯一，否则出错。...我们的目的是根据duty表计算出每个值班的起止时间。...循环各个项目的字段 B4:按照循环的这个字段进行分组 B5:新建一个表，该字段名作为subject字段的值，该字段分组中的值作为mark字段，分组中的成员数作为count字段 B6:将每个项目的结果汇总到...另外python中的merge函数不支持差集计算（或许其他函数支持），造成在第四例中特别麻烦。python pandas的dataframe结构是按列进行存储的，按行循环时就显得特别麻烦。

1.9K1 0

从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

在开始使用Python进行数据导入前需要先导入numpy和pandas库 import numpy as np import pandas as pd 导入外部数据 df=pd.DataFrame(pd.read_csv...#按索引提取区域行数值 df_inner.loc[0:5] ? Reset_index函数用于恢复索引，这里我们重新将date字段的日期设置为数据表的索引，并按日期进行数据提取。...2.按位置提取(iloc) 使用iloc函数按位置对数据表中的数据进行提取，这里冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始。...A 1 F 1 guangzhou A 1 shanghai A 1 B 1 shenzhen C 1 Name: id, dtype: int64 还可以对汇总后的数据同时按多个维度进行计算 #对city...分别计算price的数量和金额并且按行与列进行汇总。

11.5K3 1

机器学习三剑客之PandasPandas的两大核心数据结构Panda数据读取(以csv为例)数据处理Pandas的分组和聚合(重要)

"Runtime (Minutes)"].mean() 数据处理存在缺失值, 直接删除数据(删除存在缺失值的样本) # 删除存在缺失值的样本 IMDB_1000.dropna() 不推荐的操作: 按列删除缺失值为...["Revenue (Millions)"].mean(), inplace=True) 小案例: 乳腺癌数据预处理 (在线获取数据,并替换缺失符号为标准缺失符号np.nan) # 在线读取数据,并按照说明文档...替换为np.nan 小案例: 日期格式转换数据来源日期格式转换 # 读取前10行数据 train = pd.read_csv("....) u_o_g = pd.merge(u_o, goods_info, how="left", on=["goods_name", "goods_name"]) 建立交叉表(用于计算分组的频率) # 交叉表.../directory.csv") # 统计每个国家星巴克的数量 starbucks.groupby(["Country"]).count() # 统计每个国家每个省份星巴克的数量 starbucks.groupby

1.9K6 0

SparkSQL练习题-开窗函数计算用户月访问次数

2017/1/22 8 u04 2017/1/20 3 u01 2017/1/23 6 u01 2017/2/21 8 u02 2017/1/23 6 u01 2017/2/22 4 要求使用SQL统计出每个用户的累计访问次数...{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.types....nullable = true), StructField("visitCount", IntegerType, nullable = true) )) // 读取文本文件，并按照空格进行拆分...分区，按照日期和用户ID排序，因为有重复的日期，所以需要两个限制条件，这一步计算出了用户每个月的最大访问量，但是未分区排序去重； +------+-------+----------+------+--...这样做的功能是确保结果集中的行按照 userID 和 date 的顺序进行排列，使得相同用户的不同日期的记录按照日期的先后顺序呈现，方便查看和分析数据。

651 0

再见了！Pandas！！

规则照旧，文末获取PDF版本，那咱们开始吧~ 50个超强Pandas操作 1....示例：按状态分组，计算平均年龄和总工资。 df.groupby('Status').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'}) 19....示例：使用“ID”列内连接两个DataFrame。 pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner') 22....使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式：使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。...示例：计算“Status”列中每个状态的数量。 df['Status'].value_counts() 40.

1571 0

Pandas三百题

'].value_counts()).rename_axis(["行政区", "公司规模"]) 6 - 分组统计｜计数计算上一题，每个区出现的公司数量 df.groupby('district')['...':'总分','matchScore':'总分'},axis=1).sum() 13 - 分组规则｜通过多列计算不同工作年限（workYear）和学历（education）之间的薪资均值 pd.DataFrame...') 27 - join｜左对齐（内连接）按下图所示进行连接 left.join(right,how='inner') 28 -join｜按索引重新产生数据并按下图所示进行连接（根据 key）...left.join(right,on='key') 29 - join｜按索引（多个）重新产生数据并按下图所示进行连接（根据 key1 和 key2） left.join(right,on...｜值将 df1 的索引设置为日期，将 df1 数据向后移动一天 df1.set_index(['日期']).shift(1) 25 - 日期重采样｜日 -> 周按周对 df1 进行重采样，保留每周最后一个数据

4.8K2 2

Pandas库常用方法、函数集合

join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾...分组聚合转换过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：...计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum：计算分组的总和 mean：计算分组的平均值 median：计算分组的中位数 min和 max：计算分组的最小值和最大值 count...：计算分组中非NA值的数量 size：计算分组的大小 std和 var：计算分组的标准差和方差 describe：生成分组的描述性统计摘要 first和 last：获取分组中的第一个和最后一个元素 nunique...：计算分组中唯一值的数量 cumsum、cummin、cummax、cumprod：计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值

2851 0

使用 Python 对相似索引元素上的记录进行分组

在本文中，我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。方法一：使用熊猫分组（） Pandas 是一个强大的数据操作和分析库。...生成的“分组”对象可用于分别对每个组执行操作和计算。例在下面的示例中，我们使用 groupby（）函数按“名称”列对记录进行分组。然后，我们使用 mean（）函数计算每个学生的平均分数。...生成的数据帧显示每个学生的平均分数。...生成的字典显示分组记录，其中每个学生都有一个科目分数对的列表。...groupby（）函数根据日期对事件进行分组，我们迭代这些组以提取事件名称并将它们附加到 defaultdict 中相应日期的键中。生成的字典显示分组记录，其中每个日期都有一个事件列表。

2243 0

50个超强的Pandas操作！！

示例：按状态分组，计算平均年龄和总工资。 df.groupby('Status').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'sum'}) 19....示例：使用“ID”列内连接两个DataFrame。 pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner') 22....日期时间处理 df['DateTimeColumn'] = pd.to_datetime(df['DateTimeColumn']) 使用方式：将字符串列转换为日期时间类型示例：将“Date”列转换为日期时间类型...使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式：使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。...示例：计算“Status”列中每个状态的数量。 df['Status'].value_counts() 40.

4541 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（七）

由稻田一心制作的 430 多个可搜索的 Pandas 示例由 Julia Evans 制作的 pandas 食谱这本 2015 年的食谱书（由朱莉娅·埃文斯编写）的目标是为您提供一些具体的示例，帮助您开始使用熊猫...每个子部分介绍一个主题（如“处理缺失数据”），并讨论 pandas 如何解决该问题，其中穿插着许多示例。对于刚开始使用 pandas 的用户，应从 10 分钟入门 pandas 开始。...通过“分组”我们指的是涉及以下一个或多个步骤的过程：根据某些标准将数据分组对每个组独立应用函数将结果组合成数据结构查看分组部分。...通过“分组”我们指的是涉及以下一个或多个步骤的过程：根据某些标准将数据分组对每个组独立应用函数将结果组合成数据结构请参见分组部分。...，而不是按字典顺序： In [122]: df.sort_values(by="grade") Out[122]: id raw_grade grade 5 6 e

3890 0

驱使Python蟒蛇为自己工作

但是，从那个下午开始，他开始尝试，把一些每月例行的重复工作，写成脚本文件，让python蟒蛇来进行办公自动化的操作。“这像是一个奇幻之旅。”飞碟瓜说。...在这本书里，围绕数据分析的流程，作者数据分析师张俊红先生，详细介绍了每个步聚中，用Excel如何实现，用Python如何实现。『事务千万件，流程第一件。不按流程走，返工流眼泪』。...现在，飞碟瓜就按照数据分析的基本流程，一步步的开始分析了。...拿出熊猫工具包，日期时间包也要。帮我解决大难题，你的好处少不了』。..._3,a_n_3=get_month_data(Same_data) #分别计算上年同期的战功,战斗次数,每场战功合并三个时间段的指标到同一个DataFrame数据框架里面设定DataFrame

1.3K3 0

盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！

describe方法默认只给出数值型变量的常用统计量，要想对DataFrame中的每个变量进行汇总统计，可以将其中的参数include设为all。...df.rename(columns={'mark': 'sell'}, inplace=True) 输出：行列转置，我们可以使用T属性获得转置后的DataFrame。...df.melt(id_vars="姓名", var_name="科目", value_name="成绩") 输出： pivot()方法可以将长表转宽表，即树形数据转为表格型数据。...，groupby()方法可以用于数据分组。...] Series 按数字索引选择行 df.iloc[loc] Series 使用切片选择行 df[:5] DataFrame 用表达式筛选行[3] df[bool_vec] DataFrame 除此以外

3.8K1 1

首次公开，用了三年的 pandas 速查表！

> 8 and utype=="老客"').head() # 可以 and or / & | # 迭代器及使用 for idx,row in df.iterrows(): row['id'] # 迭代器对每个元素进行处理...Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2] # 返回按列col1进行分组后，列col2...的均值 # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3...col1分组的所有列的均值 # 按列将其他列转行 pd.melt(df, id_vars=["day"], var_name='city', value_name='temperature') # 交叉表是用于统计分组频率的特殊透视表...Sub-Slide：副页面，通过按上下方向键进行切换。全屏 Fragment：一开始是隐藏的，按空格键或方向键后显示，实现动态效果。在一个页面 Skip：在幻灯片中不显示的单元。

7.5K1 0

python df 列替换_如何用Python做数据分析，没有比这篇文章更详细的了（图文详情）...

1df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006], 2 "date":pd.date_range('20130102', periods...Python 中使用 unique 函数查看唯一值。查看唯一值 Unique 是查看唯一值的函数，只能对数据表中的特定列进行检查。下面是代码，返回的结果是该列中的唯一值。...1#按索引列排序 2df_inner.sort_index() sort_index 数据分组 Excel 中可以通过 VLOOKUP 函数进行近似匹配来完成对数值的分组，或者使用“数据透视表”...1#按索引提取区域行数值 2df_inner.loc[0:5] df_inner_loc1 Reset_index 函数用于恢复索引，这里我们重新将 date 字段的日期设置为数据表的索引，并按日期进行数据提取...下面代码中行的位置按索引日期设置，列按位置设置。

4.4K0 0

用 Pandas 进行数据处理系列二

= 'beijing'), ['id', 'city', 'age']].sort(['id']) 筛选后的灵气按 city 列进行计数 df.loc[(df['city'] !...df.groupby(‘city’).count()按 city 列分组后进行数据汇总df.groupby(‘city’)[‘id’].count()按 city 进行分组，然后汇总 id 列的数据df.groupby...([‘city’,‘size’])[‘id’].count()对两个字段进行分组汇总，然后进行计算df.groupby(‘city’)[‘pr’].agg([len, np.sum,np.mean])对...city 进行分组，然后计算 pr 列的大小、总和和平均数数据统计数据采样，计算标准差、协方差和相关系数。...计算列的标准差 df['pr'].std() 计算两个字段间的协方差 df['pr'].cov(df['m-point']) 计算表中所有字段间的协方差 df.cov() 两个字段间的相关性分析 df

8.1K3 0

pandas用法-全网最详细教程

(items, columns=['reply', 'pv']) 3、用pandas创建数据表： df = pd.DataFrame({ "id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006...1、按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 2、按索引提取区域行数值 df_inner.iloc[0:5] 3、重设索引 df_inner.reset_index() 4、设置日期为索引...[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...= 'beijing'), ['id','city','age','category','gender']].sort(['id']) 4、对筛选后的数据按city列进行计数 df_inner.loc...6、计算列的标准差 df_inner['price'].std() 7、计算两个字段间的协方差 df_inner['price'].cov(df_inner['m-point']) 8、数据表中所有字段间的协方差

6.3K3 1

盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (下)

6 数据表的分组和整合 DataFrame 中的数据可以根据某些规则分组，然后在每组的数据上计算出不同统计量。...(grouping) 用某一特定标签 (label) 将数据 (data) 分组的语法如下： data.groupBy( label ) 单标签分组首先我们按 Symbol 来分组： grouped...将 top() 函数 apply 到按 Symbol 分的每个组上，按每个 Symbol 打印出来了 Volume 栏下的 5 个最大值。...---- 【分组数据表】用 groupBy 函数按不同「列索引」下的值分组。一个「列索引」或多个「列索引」就可以。【整合数据表】用 agg 函数对每个组做整合而计算统计量。...现在我们唯一欠缺的是如何画图或可视化数据，下帖从最基础的可视化工具 Matplotlib 开始讲。Stay Tuned!

4.8K4 0

Pandas 的Merge函数详解

列和索引合并在上面合并的数据集中，merge函数在cust_id列上连接两个数据集，因为它是唯一的公共列。我们也可以指定要在两个数据集上连接的列名。...pd.merge(customer, order, on = 'cust_id') 结果与前面的示例类似，因为cust_id是唯一的公共列。...中执行前向填充方法来计算缺失的值。...，并且用于对数据进行分组的同一DataFrame中不存在的数据用NaN填充。...为了进一步理解，我们在合并之前添加日期来对数据进行分组。

2873 0

MySQL基础

SELECT DATE_FORMAT(hiredate,'%Y年%M月%d日 %H小时%i分钟%s秒')入职日期 STR_TO_DATE 按指定格式解析字符串为日期类型 SELECT * FROM employees...,并按最低工资降序 (工种和部门都一样，才是一组) SELECT MIN(salary) 最低工资,job_id,department_id FROM employees GROUP BY job_id...`department_id`; 查询每个工种的工种名和员工的个数，并且按员工个数降序 SELECT job_title , COUNT(*) FROM employees e, jobs j WHERE...`department_id`>100; 添加分组+筛选+排序: 查询部门中员工个数>10 的部门名，并按员工个数降序 SELECT department_name,COUNT(*) 员工个数 FROM...`department_id` HAVING 员工个数>10 ORDER BY 员工个数 DESC; 非等值连接: 查询部门编号在 10-90 之间的员工的工资级别，并按级别进行分组 SELECT COUNT

2.5K3 0

点击加载更多

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