这些文档展示了如何使用以输出列名称为键的字典一次对 groupby 对象应用多个函数： In [563]: grouped['D'].agg({'result1' : np.sum, .....:...

我想使用 groupby 对列中的字符串进行某种串联。 这是我到目前为止的代码： import pandas as pd from io import StringIO data = Strin...

尝试从计算中创建新列。在下面的代码中，我得到了每个日期的正确计算值（请参阅下面的组），但是当我尝试用它创建一个新列（）时，我得到了 NaN。因此，我正在尝试在数据框中创建一个新列，其中包含所有日期的总...

我有一个数据帧，我使用其中的几列来：dfgroupby df['col1','col2','col3','col4'].groupby(['col1','col2']).mean() 通过上述方...

我觉得有比这更好的方法： import pandas as pd df = pd.DataFrame( columns=" index c1 c2 v1 ".split(), data= [ ...

给定一个数据帧，我想按第一列分组，并将第二列作为行中的列表，以便数据帧如下： a b A 1 A 2 B 5 B 5 B 4 C 6 成为 A [1,2] B [5,5,4] C [6] ...

对于日期时间如下的 Pandas 数据帧： DateTime 2020-6-12 2020-6-13 2020-6-14 2020-6-15 2020-6-16 2020-6-17 ... 我想...

我有一个按 DateTime 索引的数据帧，跨越多年。现在，我希望对数据进行分组，其中每个组的开始日期为 16 日，下个月的 15 日为结束日期。我该怎么做？df 我试过了，但偏移量似乎没有任何效果...

以下数据以 5 分钟的间隔 数据帧名称为 df： script_id date_time 打开 高 低 关闭 卷 0 201 2019-02-04 14:55:00 1408.05 1408.0...

下面的数据框表示一个月的客户存在，粒度为 1 小时。存在时间记录为两列和 。 是月份中的某一天，是一天中的小时数。"REGIS_DAY""REGIS_HOUR""REGIS_DAY""REGIS_HO...