所需的内容为： ID week sale sale-shiftA 2 4 1B 1 7 nanB 3 4.4 2.3 如果我使用shift键： df['sale-shift']=df['sale'].shift(-1) 它没有考虑ID上的groupby。我想
浏览 8提问于2019-04-16得票数 0
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我想做groupby，shift和cumsum，这些看似微不足道的任务，但我仍然对我得到的结果感到头疼。谁能告诉我我做错了什么。我在网上找到的所有结果都显示了我正在做的事情的相同或相同的变化。],['a',1],['b',1],['b',1],['b',1],['c',1],['c',1]], columns=['ID','X'])
temp['transformed&#
浏览 138提问于2019-03-05得票数 9
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我有一个数据集，其中包含date、shift、value等列。我想从值列中提取每个date和shift的最后一个值。例如，对于每一天，有两行，一行包含每个班次的日期时间、班次(白天或晚上)和最后一个数据点from value。 在本例中，我想提取第3行(因为7/14和Day time的最高值为3) ?
浏览 15提问于2020-07-27得票数 0
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我有一个数据帧，如下所示： idx prev_val val type 1 nan 9 a 0 nan 3 b 0 nan 2 c 2 nan 5 c
3 nan 4 c 我希望，对于每种类型，对于idx > 0的每一行，将从前一行的val中获取prev_val的值。因此
浏览 24提问于2020-07-09得票数 0
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我想创造一个有这些特色的酒馆；这不是问题！这个问题只解决了我的一个问题。fig = plt.figure()langs = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]ax.bar(langs,students)
ax.bar(langs,students,wi
浏览 11提问于2022-03-02得票数 1
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如何避免重复分组和排序。').groupby('asin_bk')['asp'].shift(1))\ .assign(repoos_l
浏览 10提问于2022-04-04得票数 0
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python问题的移动平均值
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纽约时报》的日冕数据，可以在这里找到：https://raw.githubusercontent.com/nytimes/covid-19-data/master/us-counties.csv 并开放给每个人使用(['county', 'state'])['cases'].shift()
df2[df2['fips']== 34041.0].head(10) 我希望我可以使用groupby语句
浏览 19提问于2020-04-22得票数 0
如果CSV可以放在内存中，那么一个简单的两行代码就足够了：mean=data.groupby(data.A).mean()chunks=pandas.read_csv("report.csv",chunksize=whatever)
cmeans=pandas.concat([chunk.groupby(data.A).mean() for chunk i
浏览 2提问于2014-04-21得票数 5
我正在尝试计算组内的滚动平均值。对于这个任务，我想要上面各行的滚动平均值，所以我认为最简单的方法是先使用shift()，然后执行rolling()。问题是，shift()将数据从先前的组中移位，这使得组2和组3中的第一行不正确。列'ma‘在第4行和第7行应该有NaN。如何实现此目的？import pandas as pd
{"Group": [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
&
浏览 36提问于2020-06-07得票数 3
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我已经使用Pandas Groupby成功地做到了这一点。有没有办法将从Geopy获得的列表传递到Groupby中，而不是我目前拥有的'Location‘组？例如，Groupby</e
浏览 0提问于2015-09-19得票数 0
df.loc[129628,'mail_dt']| 12000031 | 207 |
+----------+------------+ 当然，人们可以遍历所有的app_id并计算平均时间差值，但我想知道是否有一个基于groupby和其他函数的漂亮解决方案。
浏览 15提问于2020-03-24得票数 2
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对于以下数据中的每个Name，我都试图找到从一个Time到下一个Amount列的百分比变化：创建数据Code的代码：df['pct_change'] = df.groupby(['Name'])['Amount'].pct_change()
这似乎没有按名称进行分组，因为这与我没有使用根据 for pandas.
浏览 1提问于2018-06-28得票数 14
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熊猫-每个id中的价值顺序
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我想为每个Id数列法令中出现的值序列的数目。： 'Act': ['A', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B']}
输出将被计算为每个不同
浏览 0提问于2018-03-09得票数 2
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在R中，我可以使用ave()函数将条件应用于groupby，但在python中我不能这样做，因此我在考虑解决方案时遇到了一些麻烦。有人能帮我吗？下面是一个示例： import pandas as pd
df['CS'
浏览 28提问于2019-03-01得票数 1
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我有一个具有2个排序索引的数据帧，并且我只想在col1中按col2排序的顺序对列应用diff。 mini_df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C', 'A'], 'col2': [1,2,3,4], 'col3': [1,4,7,3]})mini_df['diff'] =
浏览 29提问于2019-03-05得票数 2
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我创建了一个最小的代码示例，在几次迭代中，在8 7gb的RAM和~7 7gb的分页文件上，内存会在几秒钟内耗尽：import numpy as np data1 = data.groupby(0)[2].shift内存信息告诉我，每个循环都会增加大约540MB的虚拟内存。
非
浏览 5提问于2021-03-10得票数 0
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通过使用Pandas groupby，我获得了某些用户在一周中的任何一天平均有多少活动的数据。根据用户和日期分组，我计算了过去30天内几个用户的最大值和平均值。现在，我想要找出，对于每个用户，哪一天对应于他们的每日最大活动，以及该活动的平均大小。 'maxDaily': 'max',
'meanDaily
浏览 9提问于2016-09-28得票数 1
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periods=100).strftime("%Y-%m-%d"), )此代码生成以下代码：现在，ID 02使用来自ID 01
浏览 220提问于2018-02-25得票数 6
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