pandas-groupby

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    これは私のパンダのデータフレームです。 import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['2017-01-01 19:00:00','2017-01-01 19:00:00','2017-01-02 17:00:00','2017-01-01 17:00:00', '2017-01-02 19:00:00','2017-01-02 19:0

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    ユーザーのログインとログアウトのログがあります。特定のユーザーが特定の15分のウィンドウ内にオンラインであるかどうかを示すログを作成したいと思います。 pandasにはdatetimeのインデックスオプション(date_range、period_range)がありますが、pd.date_range(start, stop, freq)のようなものを使用していましたが、どこから行うべきか分かりません

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    私は現在、いくつかのCSVデータを集約するためにパンダでgroupby関数を使用しようとしています。 これは私がCSVで、現在持っているデータの小さなサンプルです: Company,School,Number,Type Adtelem Global Education Inc.,Carrington,3,For-Profit Adtelem Global Education Inc.,Carr

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    私は、電力システムの時系列データを分析していますに応じて時系列データをGROUPBY、と私は、ある閾値を超えた連続したデータポイントを見つけようとしています。 私は現在、これを行うには、手動で行でExcelの数式列を使用していますが、私は、これはGROUPBY機能Pythonのパンダで行うことができることを実現し、より効率的な方法を検索しようとしていますIとして。限り私が読んだとして、GROUPB

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    私はstackoverflowの df.set_index('ID').T.to_dict('list') で他の記事からそれらを変換するためのコードを試してみました。しかし、それは私に一つだけのリスト値 と各IDとリターンを与えるこの ID A B 1 3 5 1 4 2 1 0 4 2 2 1 2 4 5 2 9 3 3 2 1 3 4 6 のようなデ

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    データフレームは、次のようになります。以下 nut_no g grams label(g) label(grams) 0 0.0 150 150 No units Calories(kcal) Calories 1 1.0 2g(3% DV) 2 grams(3% DV) Total Fat(g) Total Fat(grams) 2 2.0 30g(

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    カスタム時間範囲でグループ化データを実装するにはどうすればよいですか? 1時間ごとにデータをグループ化することができましたが、1時間1分間隔でグループ化したいと考えています。 このようなコード: df.groupby(pd.TimeGrouper('1H:1Min')).mean() (。しかし、これはエラーを返します) 私の目標は、1H:1Min間隔ごとの平均値を取得することです。あなたが私を助

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    としてマップに結果を入れて、私は最初の2列でグループ化したいフォーマットのデータフレーム |Col1|Col2|Count|Day | |----|----|-----|-----| | A | C | 1 | Mon | | A | C | 3 | Tue | | A | C | 5 | Wed | | A | D | 7 | Mon | | B | C | 2 | Mon | |

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    グループに関する次のチュートリアルをhttps://chrisalbon.com/python/pandas_apply_operations_to_groups.htmlで読んでいます。 グループの後に、連隊、第1、第2のという列が単純にあるデータフレームに変換するにはどうすればよいですか?