Groupby的Pandas窗口未按预期工作
Pandas是一个强大的数据分析工具，而Groupby是Pandas中用于分组数据的函数。在使用Groupby函数时，有时候可能会遇到窗口未按预期工作的情况。下面是对这个问题的完善且全面的答案：
问题描述： 当使用Pandas的Groupby函数时，窗口操作未按预期工作。
解决方案：
- 确认数据类型：首先，需要确保要进行Groupby操作的列的数据类型正确。如果数据类型不正确，可能会导致窗口操作不按预期工作。可以使用Pandas的astype函数来更改数据类型。
- 确认数据排序：Groupby函数默认情况下会按照索引进行分组，因此需要确保数据已经按照需要的顺序进行排序。可以使用Pandas的sort_values函数来对数据进行排序。
- 检查窗口函数：窗口函数是在Groupby操作后应用于每个分组的函数。确保使用的窗口函数是正确的，并且与预期的操作一致。常见的窗口函数包括sum、mean、count等。
- 检查窗口大小和偏移量：窗口操作通常需要指定窗口的大小和偏移量。确保窗口大小和偏移量的值是正确的，并且与预期的操作一致。
- 检查数据缺失值：如果数据中存在缺失值，可能会导致窗口操作不按预期工作。可以使用Pandas的dropna函数来删除缺失值，或者使用fillna函数来填充缺失值。
- 检查数据分组：确保数据分组的方式是正确的，并且与预期的操作一致。可以使用Pandas的groupby函数的参数来指定分组的列或条件。
- 检查数据范围：如果窗口操作的范围超出了数据的实际范围，可能会导致窗口操作不按预期工作。确保窗口操作的范围是正确的，并且在数据的范围内。
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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求进行评估和决策。
相关·内容
我有一个pandas数据帧，在按列分组后，我正在尝试为它计算一个扩展的窗口聚合。数据结构如下所示：
df = pd.DataFrame([['A',1,2015,4],['A',1,2016,5],['A',1,2017,6],['B',1,2015,10],['B',1,2016,11],['B',1,2017,12],
['A',1,2015,24],['A',1,2016,25],['A',1,2017,26],[&
浏览 10提问于2019-08-12得票数 0
回答已采纳
Pandas窗口函数，例如rolling，工作得很好。然而，从SQL我知道，窗口也可以是PARTITIONED BY某个组。
如何在pandas中获取分组窗口？答：
df.groupby(['group']).rolling('10s').mean()
失败，出现以下错误：
TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'MultiIndex'
如果使用df.rolling('10s',
浏览 4提问于2018-11-12得票数 0
这个问题与我之前提出的关于使用pandas get_dummies()函数(链接如下)的问题有关。
但是，在使用答案中提供的解决方案的过程中，我注意到在查看groupby函数时出现了奇怪的行为。问题是，当矩阵以稀疏格式表示时，数据帧的重复(非唯一)索引值似乎会导致错误，而密集矩阵的工作方式与预期相同。
我有非常高维的数据，因此稀疏矩阵将需要内存的原因。下面是错误的一个例子。如果任何人有自己的工作，我将不胜感激。
工作中：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Instance':[1,1,2,3],'Cat_col':
浏览 0提问于2015-07-09得票数 0
我有一个数据文件，如下所示：
ip domain
0 46.101.214.145 cnwkabrnyld1c0[.]com
1 46.101.214.145 anfj63m[.]com
2 46.101.214.145 anf3xnem[.]com
3 69.195.129.70 cnwkabrnyld1c0[.]com
4 69.195.129.70 anfj63ms[.]com
我试图按"ip“列进行分组，以便将重复的内容聚合到同一行中。
期望产出：
浏览 2提问于2016-03-02得票数 0
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我试图通过使用Pandas的DataFrame来计算群的累积和。然而，我并没有得到预期的产出。
我的源代码：
import pandas as pd
Employee = [['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
['CSE', 'CSE', 'EEE', 'EEE', 'CE', 'CE', 'ME
浏览 0提问于2018-11-29得票数 10
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3回答
我想要编写一个代码，其中它输出a中每个不同值的重复值的数量。然后我想制作一张熊猫数据表来打印它。下面的sums代码不能工作，我如何才能使它工作并获得预期的输出？
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.array([12,12,12,3,43,43,43,22,1,3,3,43])
uniques = np.unique(a)
sums = np.sum(uniques[:-1]==a[:-1])
预期产出：
Value Repetition Count
1 1
3 3
12 3
22
浏览 5提问于2021-09-27得票数 0
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python新手，我正在尝试使用pandas复制excel COUNTIFS公式。COUNTIFS(A:A，A2，B:B，B2，C:C，C2)
上面截图中的countifs列显示了我预期的结果。
浏览 12提问于2019-11-04得票数 2
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原始数据文件：
from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
%pylab inline
df=pd.read_csv('NYC_Restaurants.csv', dtype=unicode)
我使用掩码隔离所需的行(列中只发生一次的行)。
mask = df['DBA'].value_counts()[df['DBA'].value_counts() == 1]
产生预期的结果。
但是，使用df[mask]会产生一个奇怪的数据格式，第一列多次重复；相反，只返回只包
浏览 4提问于2016-07-24得票数 0
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我有一个python pandas表，如下所示：
class | id
_____________________
A 12311894945
A 12311760566
A 12311433981
A 12299990440
A 12291758744
B 12311894945
B 12311760566
B 12311433981
B 12299990440
B 12291758744
C 1229
浏览 0提问于2021-03-05得票数 3
我想数一下有多少用户对特定的movieId进行了评级？我尝试过使用pandas.iloc，但结果仍然不像预期的那样。预期产出如下：
例如，我使用MovieLens数据集，假设movieId 302实际上有共计10级userId，这是一部特定的电影。
数据以dataframe表示。在你看来，我应该用什么方法来获得预期的结果？如果我能向你学习，我真的很感激。谢谢。
!wget "http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip"
!unzip ml-100k.zip
!ls
import numpy as
浏览 4提问于2020-03-08得票数 0
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我正在使用ncurse在C++中开发一个应用程序，但是newwin()和mvwin()函数都不能按预期工作。每当我给出这两个函数中的任何一个参数值，试图创建一个与初始终端窗口大小不同的新窗口时，似乎什么都没有发生。例如，下面的代码应该在位置( 10，10)创建一个高度为50，宽度为10的新窗口。这一切似乎都没有发生：
#include <ncurses.h>
#include <iostream>
using namespace std;
int main(){
initscr();
WINDOW * win = newwin(50,10,10,10);
浏览 0提问于2017-03-17得票数 1
尽管我将参数as_index设置为True，但pandas.DataFrame.groupby.nunique()会将我分组的列保留在结果中。
pandas版本为: 0.24.1
df = pd.DataFrame(
{'a': [1, 1, 2, 3, 2],
'b': [1, 2, 3, 4, 4]}
)
df.groupby('a', as_index=True).nunique()
输出为：
# a b
# a
# 1 1 2
# 2 1 2
# 3 1 1
我期望：
# b
# a
浏览 0提问于2019-08-21得票数 2
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
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1回答
我正在使用selenium来抓取一些数据。
有按钮在页面上，我点击说"custom_cols“。这个按钮为我打开一个窗口，在那里我可以选择我的列。
这个新窗口有时需要一些时间来打开(大约5秒)。为了处理这件事我用了
WebDriverWait
延迟20秒。但是，有时它无法在新窗口中选择find元素，即使元素是可见的。在剩余的时间里，这种情况只发生一次-它正常工作。
我在其他地方也使用了相同的函数(WebDriverWait)，这是预期的工作。我的意思是，它等待直到元素变得可见，然后点击它的时候，它找到它。
我的问题是，为什么新窗口上的元素是不可见的，即使我在等待元素变得可见。添加这里
浏览 0提问于2018-04-11得票数 15
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如何根据pandas dataframe中'one‘列的项目对'two’列中的值求和： df = pd.DataFrame({'One': ['A', 'B', 'A', 'B'], 'Two': [1, 5, 3, 4]})
out[1]:
One Two
0 A 1
1 B 5
2 A 3
3
浏览 7提问于2019-03-02得票数 0
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4回答
总结问题
我正在尝试优化我编写的一些代码。在它当前的形式中，它按预期工作，但是由于需要大量的循环，所以需要很长时间才能运行。
我正在寻找一种加速下面描述的代码的方法。
详细说明问题
在这个名为master的数据框架中，有3,936,192行。位置列表示基因组窗口。在这个数据帧中出现了76次。这样，master[master['Position'] == 300]返回76行的数据，并且每个位置的唯一外观相似。我对数据帧的每个子集都做了一些操作。
这些数据可以找到
我的当前代码采用以下形式：
import pandas as pd
master = pd.read_csv(dat
浏览 3提问于2019-12-16得票数 2
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我有一个熊猫数据框架，如下所示。我想根据每个订单对列'NEW1‘进行累加求和。下面的代码部分工作，但它没有忽略Nan的意思:我期望最后一行的'cumsum‘值为8 import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'ORDER':["A", "A", "B", "B"], 'NEW1':[np.nan, 5, 8, np.nan]})
df['cumsum'] = df.groupby(['O
浏览 103提问于2020-07-24得票数 1
1回答
我对Pandas滚动窗口函数很熟悉，但它们的步长总是1。我想在Pandas中做一个移动聚合函数，但是条目不重叠。
在这个Dataframe中：
df.rolling(2).min()
将产生：
N/A 519 566 727 1099 12385
但是我想要一个步长为2的固定窗口，所以它会产生：
519 727 12385
因为有了一个固定的窗口，它应该以窗口的大小来代替。
浏览 0提问于2019-08-21得票数 12
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1回答
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'clients': pd.Series(['A', 'A', 'A', 'B', 'B']),
'odd1': pd.Series([1, 1, 2, 1, 2]),
'odd2': pd.Series([6, 7, 8, 9, 10])})
grpd = df.groupby(['clients', &#
浏览 2提问于2014-12-17得票数 1
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我想将groupby结果转换为平面DataFrame。 import pandas
df1 = pandas.DataFrame( {
"x" : ["A", "B", "C", "A", "B" ,"B"] ,
"y" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6]} )
g1 = df1.groupby(["x"]).max().reset_index()
print(g1) 预期输出DataFrame如下：
浏览 31提问于2021-08-31得票数 1
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我有一个这样的数据帧：
cluster org time
1 a 8
1 a 6
2 h 34
1 c 23
2 d 74
3 w 6
我想计算每个集群每个组织的平均时间。
预期结果：
cluster mean(time)
1 15 ((8+6)/2+23)/2
2 54 (74+34)/2
3 6
我不知道在Pandas中怎么做，有人能帮我吗？
浏览 1提问于2015-05-19得票数 113
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这是我的pandas.DataFrame：
a b
0 1 5
1 1 7
2 2 3
3 1 3
4 2 5
5 2 6
6 1 4
7 1 3
8 2 7
9 2 4
10 2 5
我想创建一个新的DataFrame，它将包含按'a‘分组的数据，并包含每个组的最大3个值的总和。
以下是我期望的输出。组1的'b‘的最大值为7、5和4，组2的最大值为7、6和5。
a
1 16
2 18
df.groupby('a')['b'].nlargest(3)
给我这个输出，
浏览 0提问于2016-12-16得票数 0
我有一个图表和一个按钮，它调用了一个非常繁重的处理，如本例所示：
$button.click(function () {
chart.showLoading();
for (var i=0;i<20;i++) {
var d=[];
for (var j=0;j<12;j++) {
d.push(Math.random()*200)
}
chart.addSeries({dat
浏览 7提问于2017-07-21得票数 1
回答已采纳
我有一个pandas数据帧，格式如下：
user percent
x 0.2
x 0.5
x 0.8
y 0.1
y 0.6
y 0.2
y 0.6
我正在尝试将每个用户的行中的百分比相乘。
在本例中，x的结果将为0.2*0.5*0.8 = 0.08
因此，数据帧应如下所示：
user result
x 0.08
y 0.0072
如何获得我的预期输出？
浏览 4提问于2018-01-24得票数 6
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2回答
我想计算元素的滚动和，就像R rollapply所做的那样： s = pd.Series([1,2,3,4,5,6]) 因此，我想要接收非重叠区间(窗口大小为2)的元素和的新系列： 3
7
11 Pandas Series.rolling过程以另一种方式工作，产生重叠区间上的滚动。请告诉我怎么做我想做的事。
浏览 33提问于2020-07-01得票数 1
3回答
df Date Col1 COl2
2010-01-01 23 28
2012-09-01 50 70
2010-03-04 80 10
2012-04-01 19 20
2012-03-05 67 9
df_new=df.withColumn('year',year(df['Date']))
Date Col1 COl2 year
2010-01-01 23 28 2
浏览 25提问于2020-06-14得票数 0
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我经常使用pandas的agg()函数对data.frame的每一列运行汇总统计信息。例如，下面是生成平均值和标准差的方法：
df = pd.DataFrame({'A': ['group1', 'group1', 'group2', 'group2', 'group3', 'group3'],
'B': [10, 12, 10, 25, 10, 12],
'C': [100,
浏览 399提问于2014-10-20得票数 59
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我使用了这里显示的示例中的数据：。转到副标题:窗口和重新采样操作的新语法
在命令提示符处，新语法的工作方式如pandas文档中所示。但是我想向现有的dataframe添加一个包含扩展数据的新列，就像在保存的程序中所做的那样。
在通过扩展代码将语法升级到groupby之前，我能够使用以下单行代码：
df = pd.DataFrame({'A': [1] * 10 + [5] * 10, 'B': np.arange(20)})
df['Sum of B'] = df.groupby('A')['B'].transfo
浏览 1提问于2017-05-30得票数 2
1回答
我在试着比较pandas.DataFrame.pivot_table()和pandas.DataFrame.groupby。我有一个关于tips的经典数据集：
import pandas as pd
url = 'https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv'
tips = pd.read_csv(url)
现在，我只想聚合tip_pct和大小，并另外按天分组。我会把smoker放在表列中，把day放在行中。通过使用pivot_table，我可以这样做：
tips.p
浏览 1提问于2017-03-05得票数 3
3回答
这里是Python新手。我正在努力了解熊猫群是如何工作的，并应用这些方法。我找到了的简单示例，我将其粘贴在下面：
import pandas as pd
ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings',
'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals
浏览 2提问于2019-09-01得票数 4
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2回答
我正在尝试为连续的有效数字(非空值)设置薪资列的最大金额和费用列的最小金额
我试着迭代行，但没有正常工作，寻找一种pandas way解决方案。
Name date salary expense
Ram 10 1000 NaN
Ram 12 8000 NaN
Ram 13 NaN 500
Ram 14 NaN 800
Ram 15 3000 NaN
我的预期输出将是这样的，
Name date salary expense
Ram 12 80
浏览 5提问于2021-12-01得票数 0
我有下面的数据框架。 Column_1 Column_2
Name Xxxx
Age 28
Gender M
Name yyyy
Age 26
Gender F 我的预期输出是 Name Age Gender
Xxxx 28 M
yyyy 26 F 我尝试过df.T()，但它将每个姓名、年龄和性别写到单独的列中。 如何在python/pandas中实现上述输出。
浏览 28提问于2021-09-09得票数 4
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我有一个很大的csv文件，其中的示例如下所示(2列多行) date score
1/1/16 0
2/1/16 0
3/1/16 0.2732
3/1/16 -0.6486
4/1/16 0
5/1/16 0.4404
5/1/16 -0.2732
6/1/16 -0.5859
6/1/16 0.34 您可以看到，示例中有多个相同的日期，但得分不同(与原始文件相同，其中有数百个相同的日期，得分相同)。我想按日期平均分数，然后将其保存为csv格式。预期的结果应该是这样的(对于每个日期，一个平均分数) date Avg_Score
1/1/16 0
2/1/16
浏览 20提问于2020-01-28得票数 1
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1回答
我必须在Pyspark中的滑动窗口内执行聚合。特别是，我必须做以下工作：
aggregationSum的最后一个值，每次考虑100天值数据，并返回结果
这些任务必须在带有.rangeBetween(-100 days, 0)的滑动窗口中计算。
我可以很容易地通过构造一个Pandas来实现这一结果，它将Pandas中的某些列作为输入，将它们转换为Pandas DataFrame，然后计算聚合并返回标量结果。然后将UDF应用于所需的滑动窗口。
尽管此解决方案工作良好，但完成任务需要很长时间(3-4小时)，因为DFs包含数百万行。是否有办法改善这种运算的计算时间？我正在数据库中使用Pyspark。
浏览 5提问于2021-04-11得票数 2
1回答
使用和.sum()获取%
、、、
我想要一些基于.groupby() in pandas的%的费率。我的目标是取一个指标列Ind，得到A(分子)除以当年的总数(A+B)的比率。
示例数据：
import pandas as pd
import numpy as np
df: pd.DataFrame = pd.DataFrame([['2011','A',1,2,3], ['2011','B',4,5,6],['2012','A',15,20,4],['2012','B',17,12,12]], co
浏览 3提问于2021-01-08得票数 5
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1回答
下面窗口函数的pandas等效项是什么
COUNT(order_id) OVER(PARTITION BY city)
我可以得到row_number或排名
df['row_num'] = df.groupby('city').cumcount() + 1
但是，像示例中那样按城市计算分区是我要查找的内容
浏览 1提问于2019-09-11得票数 4
我有这样的数据：
Thing quarter num_col1 num_col2
aaa 2010Q1 1.3 99.76
bbb 2010Q1 11.3 109.76
ccc 2010Q1 91.3 119.76
.....
.....
aaa 2019Q4 21.3 119.76
bbb 2019Q4 41.3 299.76
ccc 2019Q4
浏览 4提问于2021-12-08得票数 1
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1回答
我有一个带有列volt的timeseries dataframe。我已经应用了滚动窗口操作，这一数据格式为24H。滚动窗口的代码是
telemetry['datetime'] = pd.to_datetime(telemetry['datetime'])
a = telemetry.set_index('datetime').groupby('machineID').rolling(window=1, freq='24h').mean()['volt']
滚动后的数据图是这样的
machineID
浏览 3提问于2021-12-15得票数 2
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3回答
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
df = pd.DataFrame(
{
'Date' : np.random.choice(pd.date_range(datetime(2020,1,1),periods=5),20),
'Product' : np.random.choice(['Milk','Brandy','Beer'],20) ,
浏览 4提问于2020-10-07得票数 4
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我有一个看起来像的数据框。
此处提供的数据包括3,000多家接受联邦医疗保险住院患者预期付款系统(IPPS)付款的美国超过3,000家医院的前100个最常开具账单的出院费用，这些费用是根据2011财年(FY)的联邦医疗保险严重程度诊断相关组(MS-DRG)根据每次出院费率支付的。
我在dataframe上执行了以下命令，以获得总排放的前两个记录：
dataframe_1 = dataframe.groupby('Provider Id').sum()
dataframe_1.nlargest(2,'Total Discharges')
我收到如下错误：
C:\U
浏览 3提问于2017-07-26得票数 0
1回答
编辑(7月/2021)：
回到那些日子里(六月/2017年)，我填了一个。因为这是一个很小的问题(您可以解决这个问题，例如Scott的答案)，而且正如我们可能猜到的，Pandas-dev机组人员超载了，这需要一些时间来解决。
有一天，我得到了关于这个问题的最新情况，因为它是关于这个问题的;)
这个编辑的目的是：(i)更新这个社区，(ii)感谢和感谢所有开源开发人员--特别是Pandas的开发人员--所付出的努力、勤奋和热情。尊重。
原始帖子：
在转换到用于分组的列具有NaN值的组时，我遇到了问题。
下面的代码用于工作，直到pandas版本0.19.1。现在，我已经将我的
浏览 0提问于2017-07-26得票数 2
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1回答
我试图生成一个从现在到2040年的随机日期列表。日历是以美国日历为基础的。预期结果应为每个月一天。约束条件是随机日期必须：
成为美国商务工作日(星期一至星期五)
不是美国的假日
在这个月的第二个星期之后
预期产出。类似于：
2019-06-26
2019-07-16
2019-08-23
2019-09-19
2019-10-14
...
2039-12-22
下面是我尝试过的。我可以满足所有三个限制-但只是需要一种方式随机挑选一天从每个月。
import datetime
import pandas as pd
from pandas.tseries.holiday i
浏览 0提问于2019-06-18得票数 2
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2回答
熊猫群群
、
我想升级熊猫到版本1，从0.25.3给出一个数据
import pandas as pd
d = {'group': [1, 2, 2], 'value': [3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data=d)
我应该如何迁移以下组
aggregation = {
"value": {
"min": lambda x: x.min(skipna=True),
}
}
grouped = (
df[["group", "value"]]
浏览 2提问于2020-02-25得票数 0
1回答
我正在尝试使用pandas DataFrame创建一个字典。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ["p1","p1","p2","p2","p2"],
'val': [0, 1, np.nan, 1, 0] })
我想创建一个字典，其中name列为key，val列为values。值将是一个列表。我使用的是for loop，因为DataFrame只有100行。
mydict = dict
浏览 2提问于2022-02-06得票数 0
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我试图得到每个A的B的最大值。C和D都在那里，因为我的数据集不仅仅是我想要排序和得到最大值的2列。
import pandas
import numpy
df = pandas.DataFrame({'A': [10, 10, 20, 20, 30, 20, 10, 20],
'B': [1001, 1002, 2002, 2003, 3001, 2003, 1002, 2003],
'C': numpy.random.randn(8),
'D': nump
浏览 1提问于2015-02-16得票数 1
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在生成唯一列表之前，我尝试组合两列时遇到了一个问题。
CSV文件：
country,half,uniqueTournament
Brazil,1st half,Serie A
England,1st half,Championship
Argentina,2nd half,Primera Liga
Brazil,1st half,Serie A
我的尝试：
import pandas as pd
csv_file = '@@@@@@@@@@@@@'
df = pd.read_csv(csv_file)
df.loc[(df['half'] == '1
浏览 6提问于2022-03-08得票数 0
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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
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1回答
使用Pandas数据帧按功能分组，我想按列分组c_b和(1)计算c_a列和c_c列的唯一计数，(2)得到列c_d的最大值。我尝试了下面的代码行，但似乎不正确。
sampleGroup = sample.groupby('c_b')(['c_a', 'c_d'].agg(pd.Series.nunique), ['c_d'].agg(pd.Series.max))
我的预期结果是，
预期结果，
c_b,c_a_unique_count,c_c_unique_count,c_d_max
python,2,2,1.0
c++,2,2,0
浏览 1提问于2016-08-28得票数 2
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我需要一个用于潘达斯 drop_duplicates(keep=False)的解决方案。不幸的是，keep=False选项无法在pyspark中使用..。
Pandas示例：
import pandas as pd
df_data = {'A': ['foo', 'foo', 'bar'],
'B': [3, 3, 5],
'C': ['one', 'two', 'three']}
df = pd.DataFra
浏览 1提问于2019-01-09得票数 1
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我有一个JSON， {
"status": "ok",
"stocks": [
{
"symbol": "TSLA",
"price": [
{
"date": "2021-10-19",
"close": 141.98
}
]
},
{
"symbol": "AMZN"
浏览 11提问于2021-10-23得票数 1
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