我有一个pandas数据框并将其按两列分组(例如col1和col2)。对于col1和col2的固定值(即对于一个组)，我可以在col3中有几个不同的值。我想计算第三列中不同值的数量。例如，如果我输入以下内容:111111112123123123211212213223223223我想将此表(数据框)作为输出:112121213221 最佳答案 df.groupby(['col1','col2'])['col3'].nunique().reset_index() 关于python-如何按对
我有一个pandas数据框并将其按两列分组(例如col1和col2)。对于col1和col2的固定值(即对于一个组)，我可以在col3中有几个不同的值。我想计算第三列中不同值的数量。例如，如果我输入以下内容:111111112123123123211212213223223223我想将此表(数据框)作为输出:112121213221 最佳答案 df.groupby(['col1','col2'])['col3'].nunique().reset_index() 关于python-如何按对
我在pandas中有两个DataFrame，试图合并它们。但是Pandas不断改变顺序。我已经尝试设置索引，重置它们，无论我做什么，我都无法让返回的输出具有相同顺序的行。有诀窍吗？请注意，我们从贷款顺序“a,b,c”开始，但在合并之后，它是“a,c,b”。importpandasloans=['a','b','c']states=['OR','CA','OR']x=pandas.DataFrame({'loan':loans,'state':states})y=pandas.DataFrame({'state':['CA','OR'],'value':[1,2]})z=x.merge(
我在pandas中有两个DataFrame，试图合并它们。但是Pandas不断改变顺序。我已经尝试设置索引，重置它们，无论我做什么，我都无法让返回的输出具有相同顺序的行。有诀窍吗？请注意，我们从贷款顺序“a,b,c”开始，但在合并之后，它是“a,c,b”。importpandasloans=['a','b','c']states=['OR','CA','OR']x=pandas.DataFrame({'loan':loans,'state':states})y=pandas.DataFrame({'state':['CA','OR'],'value':[1,2]})z=x.merge(
编写一个计算时间序列最大回撤的函数非常容易。用O(n)时间而不是O(n^2)时间编写它需要一点思考。但这并不是那么糟糕。这将起作用:importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdefmax_dd(ser):max2here=pd.expanding_max(ser)dd2here=ser-max2herereturndd2here.min()让我们建立一个简短的系列来尝试一下:np.random.seed(0)n=100s=pd.Series(np.random.randn(n).cumsum())s.plot(
编写一个计算时间序列最大回撤的函数非常容易。用O(n)时间而不是O(n^2)时间编写它需要一点思考。但这并不是那么糟糕。这将起作用:importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdefmax_dd(ser):max2here=pd.expanding_max(ser)dd2here=ser-max2herereturndd2here.min()让我们建立一个简短的系列来尝试一下:np.random.seed(0)n=100s=pd.Series(np.random.randn(n).cumsum())s.plot(
如何删除或禁用pandas数据框中的索引？我正在从“python用于数据分析”一书中学习pandas，并且我已经知道我可以使用dataframe.drop删除一列或一行。但我没有找到任何关于禁用所有索引的信息。 最佳答案 df.values为您提供不带索引的原始NumPyndarray。>>>dfxy04GE11RE21AE34CD>>>df.valuesarray([[4,'GE'],[1,'RE'],[1,'AE'],[4,'CD']],dtype=object)你不能有一个没有索引的DataFrame，它们是DataFrame
如何删除或禁用pandas数据框中的索引？我正在从“python用于数据分析”一书中学习pandas，并且我已经知道我可以使用dataframe.drop删除一列或一行。但我没有找到任何关于禁用所有索引的信息。 最佳答案 df.values为您提供不带索引的原始NumPyndarray。>>>dfxy04GE11RE21AE34CD>>>df.valuesarray([[4,'GE'],[1,'RE'],[1,'AE'],[4,'CD']],dtype=object)你不能有一个没有索引的DataFrame，它们是DataFrame
我有一个如下所示的DataFrame:+----------+---------+-------+|username|post_id|views|+----------+---------+-------+|john|1|3||john|2|23||john|3|44||john|4|82||jane|7|5||jane|8|25||jane|9|46||jane|10|56|+----------+---------+-------+我想将其转换为对属于某些bin的View进行计数，如下所示:+------+------+-------+-------+--------+||1-10
我有一个如下所示的DataFrame:+----------+---------+-------+|username|post_id|views|+----------+---------+-------+|john|1|3||john|2|23||john|3|44||john|4|82||jane|7|5||jane|8|25||jane|9|46||jane|10|56|+----------+---------+-------+我想将其转换为对属于某些bin的View进行计数，如下所示:+------+------+-------+-------+--------+||1-10
