pandas-groupby

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Duration Protocol Direction Label 12 tcp bi normal-V45 2 udp one Botnet-45 2 icmp bi Botnet-68 3 tcp one normal-V73 5 udp bi Background-tcp 3 icmp one Background 最後の列（ラベル）

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datetimeの違いに基づいてデータフレーム内のグループ行をマージする方法は？

私はStartとEnddatatimeと各イベントのイベントを含むdataframeを持っています。 import pandas as pd import datetime df = pd.DataFrame({ 'Value' : [1.,2.,3.], 'Start' : [datetime.datetime(2017,1,1,0,0,0),datetime.datetime(2017,

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パンダで連続して細かく集計するには？

私は24時間以上の値を持つdatetime列を含むdbテーブルを持っています。私がpandas dataframe groupby関数を使用して分単位で分を与えると、その時間帯にかかわらずすべてが0-59バケットになります。テーブル、この場合24時間？また、テーブルに値がない分は、その分のゼロカウントをデータフレームに挿入するにはどうしたらいいですか？

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groupbyを使用してデータフレーム内の各キーの平均を見つける

私はビールの種類のリストと評価のリストを持っています。重複しているので、ビールの種類ごとに複数の評価があります。私はそれらをタプルにしました： merge = zip(types, ratings) 私は各ビールタイプの平均格付けを見つけようとしています。私はタプルをパンダのデータフレームにしようとしました： df = pandas.DataFrame([merge]) 私はgroupby

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フィルタと並べ替えを使用してPandasクエリで未解決のエラーが発生する

ドキュメントストリングに記載されているコーディングクラスでこの問題が発生しています。インデックスをリセットしても次のエラーが表示される理由を説明しただけでなく、コードの最適化に関するヘルプに感謝します。 import pandas as pd def beds_top_ten(df, facility_id): ''' INPUT: DataFrame, int O

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PythonのPANDAS：再インデックスDataFrameGroupByオブジェクトデータフレームエラー

に私は簡単な初期データフレームがあります。 ID, ATTRIBUTE 1, thing2 1, thing3 1, thing3 2, thing7 2, thing7 2, thing2 3, thing1 3, thing2 を私はATTRIBUTEのモードを取得する場所作成する簡単なGROUPBYオブジェクト（それはマルチモーダルである場合、私は電話を持っていますその結

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複数レベルインデックス内の集計

私は、2つのレベルの列インデックスを持つデータフレームを持っています。私は2つのキー（列）に異なる集約関数を持つ必要があります。しかし、自分のコードでエラーが発生しました。マルチレベルのデータフレームで複数の列に集計する方法 dic1 = {('count', 'N.A.'): {Period('1993-01', 'M'): 0, Period('1993-02', 'M'): 0,

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パンダは

は、私は失われたデータをたくさん持っているデータフレーム持っていると言うことができます最も完全な行を保つ私は新しいデータフレームを作成したい id q1 q2 q3 0 a 1.0 low NaN 1 a 1.0 NaN 1.0 2 b NaN NaN NaN 3 b NaN high 1.0 4 b 0.0 low 0.0 5 c NaN high 0.0 6 d 1.0 high

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インデックスをソートせずにgroupy.apply（）を実行するにはどうすればよいですか？

私は次のようなデータを持っている： myData = pd.DataFrame({'K':[810,820,825,830,840,855,842,823],'Type': ['C','C','P','P','C','B','A','B'],'S':[978,978,978,978,978,966,925,923],'R': [0.05,0.05,0.05,0.05,0.05,0.03,0.0

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パンダ - pivot_table秩序を維持することは失敗しながら

私の週は、ISOの週が、財政週間（1、7月の第1週で52年6月の最後の週である）でない場合、次のデータフレームを持っている：私はしたい > df domain week count 0 A 43 5 1 A 45 1 2 A 50 1 3 A 51 4 4 A 1 3 5 A 3 12 6 B 43 1 7 B 44 1 8 B 4