时间序列的Pandas groupby和bin counts

文章/答案/技术大牛

发布

1回答

python、pandas、pandas-groupby、binning

0.9711782019-02-12 05:00:00 0.947362 0.021689 现在，我如何在这两列上混合分组和入库函数呢在每一天，每周，每一个月的每一个bin的col b上？

浏览 6提问于2019-02-12得票数 0

回答已采纳

1回答

类似熊猫"expanding_mean“的”扩展模式“

python、numpy、pandas

我有一个由"project_id“和"date”索引的Pandas数据帧。可以将其视为每个项目的时间序列数据。对于每个项目，我希望创建一个新的时间序列，其中包含先前值序列在时间上的模式。'value': [5,6,7,8,9,12]}) df.set_index('project_id','date',inpla

浏览 1提问于2015-08-18得票数 2

1回答

我有兴趣根据B栏中条目的频率将这个数据帧分成20个较小的数据帧。B列中有数字条目，其中一些是多次重复的，如下所示。也就是说，1-10 dataframe包含来自B的所有条目，它们在整个数据文件中出现在1到10次之间。类似地，11-20 dataframe包含在dataframe中出现11次和20次的所有条目。我所能做的就是使用以下代码从B列中找到与这些自由对应的条目的不同数量： df.loc[(df['B'] > 0) & (df

浏览 2提问于2020-10-29得票数 2

回答已采纳

2回答

如何将具有多个索引的pandas.core.series.Series对象转换为填充了所有列的pandas Dataframe？

python、pandas、dataframe、pandas-groupby

我有一个具有多个索引的熊猫系列，就像这个图像"target"，"Lastnewjob"，"experienceGroup“。这是pandas.core.series.series类型。我想要查看的数据帧使用groupby获取序列的代码。Job=df.groupby(['target','last_new_job'])['experienceGroup'

浏览 1提问于2021-01-26得票数 0

3回答

PYTHON:如何将同名的项添加在一起，并将它们添加到列表中，以便找到列表的长度？

python、list、function、grouping

我在一个文件中有一个不同动物的列表，该列表在一个函数中打开并读取。例如，我的列表是： Cats, Dogs, Cows, Cows, Cows, Sheep, Dogs, Sheep, etc.我如何将这些放在一个列表中，该列表将相同的动物分组在一起并返回列表中每个动物的编号，例如，对于我想要的列表： List = (1, 2, 3, 2) 这将使我能够计算出这个新列表的长度，并给出有多少不同的动物

浏览 20提问于2019-03-19得票数 0

4回答

Python:在计数条件下删除行

python、pandas、dataframe、indexing、counter

我在过滤pandas数据时遇到了问题。NYC NYC SYD SEL ...df.city.value_counts()怎样才能做到这一点，而不把它们逐个城市地手动丢弃呢？

浏览 0提问于2018-04-09得票数 38

回答已采纳

2回答

过滤多级分组结果

python、pandas、filter、group-by、pandas-groupby

我还尝试了filter和lambda组合，但没有成功。它将其存储为一个序列，而不是一个数据帧，并且我不能使用这些值访问最后一列(我的groupby的计数结果)。当我尝试的时候： df_counts_grouped = df_new.groupby([df_new['Pers

浏览 4提问于2018-07-19得票数 0

5回答

熊猫:数数

python、pandas

以下是这项工作，但需要很长时间：我该怎么做呢因此有两种主要的方法：groupby()和size()，以及简单的.value_counts()。我做了一个快速的timeit，groupby方法以相当大的优势胜出！以下是代码： from tim

浏览 2提问于2012-10-12得票数 32

回答已采纳

2回答

如何在不使用多级索引的情况下通过数据创建组？

python、pandas、pandas-groupby

我有下面的熊猫groupby对象，我想把结果转换成一个新的数据格式。下面是获得条件概率的代码： bin_probs = data.groupby('season')['bin'].value_counts()/data.groupby('season')['bin'].a = pd.DataFrame(data_5.groupby</em

浏览 4提问于2020-09-19得票数 1

回答已采纳

3回答

pandas数据帧计算所有x个唯一的y

python、pandas、dataframe

现在我想要计算每个y的所有值x，举个例子：，对于每个州，我想要计算城市的数量。我尝试过这样的方法，但我知道这不是正确的语法，但我不知道如何正确使用它：有人能告诉我怎么做才对吗

浏览 0提问于2017-01-12得票数 0

回答已采纳

4回答

计算大熊猫出生率最有效的方法是什么？

python、pandas

我有一个很大(大约1200万行)的dataframe df，上面写着：因此，下面的代码运行得很及时：MaxFrequency_perWord = word_grouping[['frequency']].max().

浏览 1提问于2013-11-19得票数 177

回答已采纳

2回答

如何在Pandas中使用groupby包含缺少的项目？

python、pandas

假设我有一个包含以下列的数据帧:日期、时间、日、月、年、描述、价格、类型、制造商df.manufacturer.value_counts()df.groupby("day").price.mean() 问题是总共有7天，但在我的数据中可

浏览 1提问于2018-04-04得票数 1

3回答

Python-用更快的方法来计算带条件的DataFrame行数？

python、python-2.7、pandas

我想数一下每个垃圾箱中熊猫DataFrame行的数量，并列出数量的列表。import pandas data = pandas.read_csv('sample.csv', sep=' ', names=['time', '

浏览 2提问于2017-09-19得票数 0

回答已采纳

3回答

熊猫-每个id中的价值顺序

python、pandas、dataframe、count、sequence

我想为每个Id数列法令中出现的值序列的数目。{'id': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], 输出将被计算为每个不同id的顺序

浏览 0提问于2018-03-09得票数 2

回答已采纳

4回答

如何从具有多个用户条目和python中时间的文件中找到最常见的时间戳及其频率？

python、dictionary

我有一个具有以下输入的文件：100000458 18 1100000458 18 1100000458 17 1100005361 10 1100005361 10 1 我想要实现的是输出输出，输出特定id的最大发生时间以及频率。我相信在python中使用字典是最好的方法，但我一直无法实现

浏览 5提问于2014-03-03得票数 0

回答已采纳

3回答

“‘Series”对象没有属性“values_counts”

python、pandas、dataframe、series

当我尝试将values_count()方法应用于函数中的序列时，我被告知‘序列’对象没有'values_counts‘属性。def replace_1_occ_feat(col_list, df): feat_1_occ = df[col].values_counts()[df[col].values_counts() == 1].index feat_means = df[col].g

浏览 0提问于2019-02-06得票数 4

1回答

Groupby、value counts和calculate percentage in Pandas

python-3.x、pandas、dataframe

我有groupby state，value计算数据帧的industry。df.loc[df['state'].isin(['Alabama','Arizona'])].groupby(df['state'])['industry'].value_counts(sort =1Name: industry, d

浏览 6提问于2020-06-03得票数 1

回答已采纳

1回答

在单个步骤中过滤pandas* GroupBy输出(方法链接)*

python、pandas、group-by、pandas-groupby

我想直接过滤pandas groupBy的结果，而不必先将groupBy结果存储在变量中。例如： df = pd.DataFrame([("a", 1)]*3+[("b", 1)]*2+[("c", 1)], columns=["title", "counts"]) res = df.groupby("title").agg({"counts</em

浏览 4提问于2019-02-06得票数 2

回答已采纳

1回答

Altair中特定于Pandas时间序列的操作

python、altair

是否可以使用transform_aggregate函数对Altair中的datetime对象执行groupby操作？我正在尝试复制杰克·VDP的书" example : Visualizing Bicycle Counts“中的一些时间序列图- transform_aggregate是否允许特定于时间序列的操作，如重采样

浏览 15提问于2020-02-23得票数 3

回答已采纳

3回答

如何优雅地将Pandas的值重命名为输出？

python、pandas

我想调用df['item'].value_counts()，并且以最小的操作结束，得到一个包含item和count列的数据文件。我可以这样做：..。这很好，但我想95%肯定有一种更清晰的方法

浏览 8提问于2022-11-18得票数 1

点击加载更多