pandas-groupby

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個々のプロットを作成するにはnumpy.ndarrayまたはpandas groupbyを使用してください

私の目的は、大きなデータセットの各位置（ID）から測定データ（var1、var2、Timestamp）をプロットすることです。私のデータ：示すよう ID var1 var2 TimeStamp AA 2 5 8/8/2010 0:00 AA 2.5 5 1/1/2010 0:00 B7 1.1 7 1/9/2010 0:00 B7 2 6 1/8/2010 0:00 B7 3

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パンダグループ別 - 時間と条件別

時間とフラグの2つの条件に基づいてサブイベントIDを作成しようとしているデータフレームがあります。このフラグはpeople> = 600のときに新しいサブグループを作成します。データは次のようなものになります。 | event_id | timestamp | people | | abc | 12:00 | 1 | | abc | 12:01 | 3 |

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Pandas DataFrameの複数の行からデータを結合

私はPythonの一部としてPandasを使用していますが、次の表があります。私は私の人生のために次のようにする方法を考え出すことはできません。どんな助けでも大歓迎です。重複したタイムポイントが多いデータテーブルがあります。しかし、それぞれの重複タイムポイントには行の異なる部分が埋め込まれています。すべてのタイムポイントをすべての情報を含む単一の行に結合したいと思います。私は列を合計したくあり

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groupby pivot KeyError

これはthis質問の拡張です。私は現在、総和と標準偏差の代わりに、すべての説明的な統計を知ろうとしています。私はこの答えからthis質問からこのコードを試してみました： df = grouped.describe().reset_index().pivot(index=index_columns, values=’price’, columns=’level_1’) と私はこのエラーを取得す

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共通要素に基づくDFのスライシングによるDFの辞書の生成

私は、列名が共通要素を共有するデータフレームを持っています。この共通要素の接尾辞を持つ他の列が生成されています。私は約100のエントリのこれらの要素のリストを持っています。私はこのリストを使用して大きなdfを繰り返しスライスし、サブdfをグループ化して最終的にそれらを連結して変換したいと思います。私はリストをキーとして使用し、この要素を共有する列を値として定義する辞書アプローチを使用することを考

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辞書を1つのキーに索引付けして他のキーと値のペアを行として変換する

私はPythonで異なるキー（応答キーはすべて存在する）の辞書のリストを持っています。これをPanda Dataframeすべてのキー値がの行として表示されるようにします。キー値は列として繰り返されます。、 { '応答 ' {：1、 'ワークライフ'：5 'ライフファミリー'：2 'ファミリーバランス' 10' 応答'} [リスト以下、例えば：2、「励ましマネジメント」：11、「キャリアキャリ

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取得正しいカウント

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サブセットpandasデータフレーム初めて条件が満たされたときまで

私は、パンダのデータフレームを値にサブセット化し、そのIDでグループ分けしたいと思っています。私が持っている実際のデータセットたとえば 'ID' と '状態' の間で複数の列で： d = {'id': [1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2], 'status': [0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,1]} df = pd.DataFrame(data=d)