pandas-groupby

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내가 다음 dataframe 있습니다 payment_method_id payment_plan_days plan_list_price actual_amount_paid date msno YyO+tlZtAXYXoZhNr3Vg3+dfVQvrBVGO8j1mfqe4ZHc= 41 30 129 129 2015-01-01 AZtu6Wl0gPojrEQYB

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데이터 프레임의 마지막 열에 특정 값이 포함 된 행을 선택하는 방법

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 일반 또는 봇넷으

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datetime의 차이점을 기반으로 데이터 프레임의 그룹 행을 병합하는 방법은 무엇입니까?

Start 및 Enddatatime과 함께 각 행에 이벤트가 포함 된 dataframe이 있습니다. import pandas as pd import datetime df = pd.DataFrame({ 'Value' : [1.,2.,3.], 'Start' : [datetime.datetime(2017,1,1,0,0,0),datetime.datetime(

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GROUP BY Pandas/iPython 노트북 (Jupyter)의 DataFrame/table 행?</p> <p>현재 DataFrame/표 :

나는이처럼 보이는 테이블이 'original_table' col_1 col_2 col_3 0 Non-Saved www.google.com 10 1 Non-Saved www.facebook.com 20 2 Non-Saved www.linkedin.com 20 3 Saved www.Quora.com 30 4 Saved www.g

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판다를 연속적으로 미세하게 집계하는 방법은 무엇입니까?

나는 24 시간 이상 스트레칭 값을 가진 datetime 열을 포함하는 db 테이블을 가지고 있습니다. pandas dataframe groupby 함수를 사용하여 분 단위로 분 단위를 제공하면 해당 시간대에 상관없이 모든 항목이 0-59 버킷으로 전달됩니다. 시간대별로 분분 집계를 어떻게 처리합니까? 테이블,이 경우 24 시간? 또한 테이블에 값이없는 분

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groupby를 사용하여 데이터 프레임의 각 키 평균 찾기

맥주 종류 목록과 평점 목록이 있습니다. 중복되어 있으므로 각 맥주 유형에 여러 등급이 있습니다. 나는 그들을 튜플로 만들었습니다 : merge = zip(types, ratings) 각 맥주 종류의 평균 등급을 찾으려고합니다. 나는 팬더 DataFrame에 튜플을 만들려고 : df = pandas.DataFrame([merge]) 하지만 난 GRO

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필터 및 정렬을 사용하여 판별되지 않은 오류로 이어지는 팬다 쿼리

doc 문자열에 설명 된 코딩 클래스에 대해이 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 인덱스 재설정에도 불구하고 왜 다음 오류가 발생하는지에 대한 설명뿐 아니라 내 코드 최적화에 대한 도움을 주시면 감사하겠습니다. Facility ID Bed Census Date Available Residential Beds 336 19 2011-01-05 29 3

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파이썬 팬더 : Dataframe 오류에 DataFrameGroupBy 객체 색인화

나는 간단한 초기 dataframe이 : 내가 전화를 복합 인 경우 ID, ATTRIBUTE 1, thing2 1, thing3 1, thing3 2, thing7 2, thing7 2, thing2 3, thing1 3, thing2 나는 내가 (속성의 모드 어디서 만들 간단한 GROUPBY 개체가를 그 결과 'multithing') :

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팬더는

내가 누락 된 데이터를 많이 가지고 dataframe가 있다고 가정 할 수있는 가장 완벽한 행을 유지 나는 새로운 dataframe를 만들 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

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내 색인을 정렬하지 않고 groupy.apply()를 어떻게 수행 할 수 있습니까?

나는 다음과 같은 데이터를 가지고 : 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,