pandas-groupby

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に異なる列を使用して集計するとことでありグループ化（例えば、週7日）：私はGROUPBYを使用したい（）パンダ次のように作成します。各日に7つの異なる列（たとえば、delivery_day_1、delivery_day_2など）を作成し、データフレーム内のIDでグループ化された発生をカウントします。それをどうすればできますか？ありがとうございました。

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Python/Pandas - Whileループ - 特定の基準に従って2つのデータフレームを操作する

私はgroupというデータフレームを持っています。これは、企業のレジストリの多くを含む： group: Ratio a companyid 25 5.13271 1.18846e+06 86 1.19454 2.29432e+09 312 165.962 547000 ... 316 6.77336

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私は次のようにデータフレームを持って

平均で値を置き換えます。 Col1 Price 1 Plastic 50 2 Metal 100 3 Plastic 40 私は価格で彼らの手段でのCol1の値を交換したいと思います、だから私は得る： Col1 Price 1 45 50 2 100 100 3 45 40 私はしました既に行った： df.groupby('Col1'

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matplotlib/seabornのgroupbyでラインプロットをプロットする？

私は以下のデータセットを持っています（簡略化していますが、それでも同じアイデアを伝えています）。私は時間の経過とともにユーザーのスコアがどのように変化するかを示したい（postDateは時間を伝える）。データはまた、postDateによって事前分類される。希望はy軸のスコア、x軸の時刻、時間の経過に伴うユーザーのスコア（ユーザーごとに別々の行）を持つ素敵なプロット（可能であれば海軍を使用する）を見

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csvファイルの正負の値の棒グラフのパンダプロット

データを含むcsvファイルがあります。正と負の値を含む列があり、この列の平均をプロットする必要があります2つの小節、1つは負の値、もう1つは正の値です。私のデータで見てみましょう： timestamp,heure,lat,lon,ampl,type 2006-01-01 00:00:00,13:58:43,33.837,-9.205,10.3,1 2006-01-02 00:00:00,00

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パンダのデータ数がありません

行のDatetimeIndex（粒度/頻度は約1時間）、列のMultiIndexでインデックス付けされたTimeSeries（すべての列はfloatにキャストされます）のpandas.DataFrameがあります。シリーズ内にデータが欠落しています（行が欠落していない、頻度が設定されています）。私は月ごとの買収成績（パーセンテージ）を計算したいと思います。 def mapMonth(x):

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pandas groupby：タプルインデックスを持つリストを集約する

この質問は、hereと似ていますが、タプルのインデックスがあります。リストの列をグループ化すると、単一のインデックスのために正常に動作します：2番目のインデックスは、もはや作品添加しない、しかし： mydata = [{'idx': 'A', 'idx2': 'B', 'list_str': ['hi', 'babe']}, {'idx': 'A', 'idx2': '

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n年ごとのpandasデータフレームのデータのグループ化

データフレームに年ごとにグループ化されたデータがあります。私は今年の年ごとにさまざまなコラムのデータが続くコラムを持っています。 5年ごとにデータをグループ化することは可能ですか？ Year Column 1991 2 1992 3 1993 5 1994 7 1995 8 1996 9 1997 7 私は1つとして、1991年から1995年からと一つとして1996年から1997

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Pythonのパンダは、行を連結した値

を合計し、私は次のようになりデータフレーム持っている：私は列に貴様の行をマージしたい name event_code_0 event_code_1100 event_code_1110 event_code_1120 event_code_1120 event_code_1199 0 A 1 0 0 0 0 0 1 A 0 0 1 0 0 0 2 A 0 0 0 1 0 0 3 A 0 0