我想修改一个pandasMultiIndexDataFrame，使每个索引组都包含指定范围之间的日期。我希望每个组用值0(或NaN)填写缺失的日期2013-06-11到2013-12-31。GroupA,GroupB,Date,Valueloc_agroup_a2013-06-11222013-07-02352013-07-09142013-07-3092013-08-0642013-09-03402013-10-0118group_b2013-07-0942013-08-0622013-09-035group_c2013-07-0912013-09-032loc_bgroup_a20
我想修改一个pandasMultiIndexDataFrame，使每个索引组都包含指定范围之间的日期。我希望每个组用值0(或NaN)填写缺失的日期2013-06-11到2013-12-31。GroupA,GroupB,Date,Valueloc_agroup_a2013-06-11222013-07-02352013-07-09142013-07-3092013-08-0642013-09-03402013-10-0118group_b2013-07-0942013-08-0622013-09-035group_c2013-07-0912013-09-032loc_bgroup_a20
我有一个从数据库加载数据的数据框df。大多数列是json字符串，而有些甚至是json列表。例如:idnamecolumnAcolumnB1John{"dist":"600","time":"0:12.10"}[{"pos":"1st","value":"500"},{"pos":"2nd","value":"300"},{"pos":"3rd","value":"200"},{"pos":"total","value":"1000"}]2Mike{"dist":"600"}[{"pos":"1st","value":"500"},{"pos":"2nd","value":"300"},
我有一个从数据库加载数据的数据框df。大多数列是json字符串，而有些甚至是json列表。例如:idnamecolumnAcolumnB1John{"dist":"600","time":"0:12.10"}[{"pos":"1st","value":"500"},{"pos":"2nd","value":"300"},{"pos":"3rd","value":"200"},{"pos":"total","value":"1000"}]2Mike{"dist":"600"}[{"pos":"1st","value":"500"},{"pos":"2nd","value":"300"},
我想将df.groupby()与apply()结合使用，将函数应用于每组的每一行。我通常使用以下代码，它通常可以工作(注意，这是没有groupby()):df.apply(myFunction,args=(arg1,))使用groupby()我尝试了以下操作:df.groupby('columnName').apply(myFunction,args=(arg1,))但是，我收到以下错误:TypeError:myFunction()gotanunexpectedkeywordargument'args'因此，我的问题是:如何将groupby()和apply()与需要参数的函数一起使用？
我想将df.groupby()与apply()结合使用，将函数应用于每组的每一行。我通常使用以下代码，它通常可以工作(注意，这是没有groupby()):df.apply(myFunction,args=(arg1,))使用groupby()我尝试了以下操作:df.groupby('columnName').apply(myFunction,args=(arg1,))但是，我收到以下错误:TypeError:myFunction()gotanunexpectedkeywordargument'args'因此，我的问题是:如何将groupby()和apply()与需要参数的函数一起使用？
我试图弄清楚如何以一种智能的方式对由于groupby聚合而生成的Series进行排序。我像这样生成我的DataFrame的聚合:means=df.testColumn.groupby(df.testCategory).mean()这会产生一个系列。我现在尝试按值排序，但得到一个错误:means.sort()...->Exception:ThisSeriesisaviewofsomeotherarray,tosortin-placeyoumustcreateacopy然后我尝试创建一个副本:meansCopy=Series(means)meansCopy.sort()->Exceptio
我试图弄清楚如何以一种智能的方式对由于groupby聚合而生成的Series进行排序。我像这样生成我的DataFrame的聚合:means=df.testColumn.groupby(df.testCategory).mean()这会产生一个系列。我现在尝试按值排序，但得到一个错误:means.sort()...->Exception:ThisSeriesisaviewofsomeotherarray,tosortin-placeyoumustcreateacopy然后我尝试创建一个副本:meansCopy=Series(means)meansCopy.sort()->Exceptio
我正在使用pandasqcut将一些数据分成20个bin，作为数据准备的一部分，用于训练二进制分类模型，如下所示:data['VAR_BIN']=pd.qcut(cc_data[var],20,labels=False)我的问题是，我如何将上述qcut语句派生的相同分箱逻辑应用于一组新数据，例如用于模型验证目的。有没有简单的方法可以做到这一点？谢谢 最佳答案 您可以通过传递retbins=True来做到这一点。考虑以下DataFrame:importpandasaspdimportnumpyasnpprng=np.random.Ra
我正在使用pandasqcut将一些数据分成20个bin，作为数据准备的一部分，用于训练二进制分类模型，如下所示:data['VAR_BIN']=pd.qcut(cc_data[var],20,labels=False)我的问题是，我如何将上述qcut语句派生的相同分箱逻辑应用于一组新数据，例如用于模型验证目的。有没有简单的方法可以做到这一点？谢谢 最佳答案 您可以通过传递retbins=True来做到这一点。考虑以下DataFrame:importpandasaspdimportnumpyasnpprng=np.random.Ra
