freq='W')df['volume_next_4_weeks_cumulative, '(100+50+100+40)', '(50+100+40+50)', '(100+40+50)', '(40+50)', '(50)']
我想找到一种方法来计算pd.G
浏览 27提问于2021-05-18得票数 1
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下面是dataframe的示例代码：df = pd.read_csv('sacoronavirus_total_number_individuals_vaccinated= ['district',pd.Grouper(key='visit_date', freq='M'),'province','age_group','sex']
res1 = df.groupby(groupe
浏览 5提问于2022-08-26得票数 0
pandas.Grouper被认为只用于约会吗？或者它也可以用于整数吗？import pandasfrom datetime import datetime
date_data_frame,
index=[p
浏览 2提问于2020-09-22得票数 3
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matplotlib.pyplot as plt horizontalalignment='right'以下是完整的错误：
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/panda
浏览 2提问于2020-04-22得票数 6
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data = pd.Panel(data=values, major_axis=major_axis, minor_axis=minor_axis, items=items)
<ipython-input-29-e30fb9b32fce> in <module>() 198
199 self.grouper</em
浏览 5提问于2013-12-23得票数 2
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我正在尝试从DataFrame中group和sum dicts，如下所示： {'discount_value': 10, 'is_cumulative': True, 'code': 'x'}, {'discount
浏览 10提问于2020-06-03得票数 1
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总结单行中的多个值
、、、
例如，对于第一行日本和美国，我希望值为Japan=1 USA=1import numpy as np
grp = df.Country.str.extractall(pat=patt).values
new_df = df.groupby(grp).agg({'Employees': sumgrp = df.Country.str.extracta
浏览 1提问于2021-05-05得票数 3
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我经常使用Pandas，它很棒。我也使用TimeGrouper，它很棒。实际上，我不知道关于TimeGrouper的文档在哪里。有吗？
谢谢!
浏览 4提问于2017-07-18得票数 24
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我在pandas中有一个表，每个datetime都有重复的I。我有一行Cumulative Sum items，我想创建一个新列，用于标识每个ID何时满足某个阈值。在这里，我有ID，并且我正在查找Cumulative Sum列何时达到6。有时，ID的Cumulative Sum是8，但这是达到最小计数6的行。例如，一旦达到6，如果ID有另一行的Cumulative Sum为11，我希望它为False。 ? 感谢您的帮助！ 谢谢
浏览 11提问于2021-07-07得票数 0
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我希望有一个月明智的分配总收入和逐月累积收入按月份的一年。源的示例如下表所示2021-01-01 2202021-02-03 250Month Total_Revnue cumilitiveFeb 250 770
浏览 4提问于2022-02-11得票数 2
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有一个按DatatimeIndex编制索引的时间序列(Ts)，希望按10分钟对其进行分组ts2 ....我知道怎么按1分钟分组 year = timestamp.year day = timestamp.day minute = timestamp.minute
return datetime.datetime(y
浏览 0提问于2015-08-22得票数 15
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我需要用每个用户的累积和(约5或6)按月排序我的df。每一行都是用户的一个不同的日志条目，因此用户可能在同一天有多个条目。1 user1 2021-04-155 user3 2021-04-1514 user2 2021-04-162227 user4 2021-12-302229 user3
浏览 2提问于2022-01-07得票数 0
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如下所示： orders_agg = orders.groupby().agg( finished_orders_count=pandas.NamedAgg('order
浏览 22提问于2020-12-22得票数 1
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熊猫群的多索引列
、、、、
以及代表这些团体的系列A DC E我试着运行以下命令
>>> df.groupby(groups, axis=1, level=1).sum/home/zak/anaconda3/envs/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/groupby/grouper.py"
浏览 3提问于2021-04-19得票数 4
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我不知道如何在Pandas中做一个条件groupby来完成这个任务。这在Excel中非常简单，所以我希望我想得太多了。我在StackOverflow上找不到太多关于这个问题的信息，但这是最接近的：python pandas conditional cumulative sum 我不明白的是，我的条件是基于索引中的值并包含在列中age_bins:
nco = df.loc[(df["Age (Months)"] >= x) & (df["NCO
浏览 15提问于2019-06-15得票数 9
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100714.0我设法通过使用以下命令获得了这种格式：然而，我遇到了一个问题：00 sell
浏览 0提问于2020-01-01得票数 2
下面是测试文件- import numpy as npimport pandas as pd
s = pd.Series(f['data'], index = dates)
d = s.resample('D', how='sum(例如，如果一天中的值少于40个，则使用NaN而不是sum</
浏览 0提问于2012-11-20得票数 5
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基本上，RPS比较了预测和结果的累积概率分布：import pandas as pd
ncat = 3 obsvec = np.zeros(nca
浏览 0提问于2019-01-04得票数 2
final_merged_df.loc[final_merged_df['Category'] == 'Bikes', ['year', 'Subcategory', 'Category', 'OrderQty']].groupby([pandas.Grouper(key='Subcategory'), pandas.Grouper(key='year')]).<e
浏览 8提问于2021-11-19得票数 0
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