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 我想選擇最後一列（

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如何根據日期時間差異合併數據框中的組行？

我有一個dataframe與每行包含事件，與Start和Enddatatime。 import pandas as pd import datetime df = pd.DataFrame({ 'Value' : [1.,2.,3.], 'Start' : [datetime.datetime(2017,1,1,0,0,0),datetime.datetime(2017,1,1,0,1,0)

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在Pandas/iPython筆記本（Jupyter）的DataFrame /表中的GROUP BY行？

我有一個表，看起來像這樣：當前數據幀/表：「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

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熊貓 - 如何獲得

的列表（我學習大熊貓，所以請解釋溶液）我的數據是這樣的： Category currency sellerRating Duration endDay ClosePrice 0 Music/Movie/Game US 3249 5 Mon 0.01 0.01 1 Music/Movie/Game US 3249 5 Mon 0.01 0.01 2 Music/Movie/Game

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從與多級別列名稱的合併產生的數據幀上按名稱列過濾

我無法過濾從基礎數據框與另一個來自具有多個輸出列的groupby之間的合併產生的數據框的列。讓我更具體： 1）我建我的「奇怪」的數據幀：df_analyzed： n_elements = 1000; np.random.seed(1234); X1 = np.random.randint(10,size=n_elements)*2; X2 = np.random.normal(size

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Python的數據框中：如何繼續對數據幀

幾個操作後，分組通過我與州，縣和人口的統計數據框與下面列： SUMLEV REGION DIVISION STATE COUNTY STNAME CTYNAME CENSUS2010POP 並與下面的線，我的分組數據幀和排序每個狀態的全縣人口 sorted_df = temp_df.groupby(['STNAME']).apply(lambda x: x.sort_values(['CENS

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如何與大熊貓持續精密聚合？

我有一個數據庫表，其中包含一個日期時間列，其值超過24小時。如果我使用熊貓數據框groupby函數按分鐘聚合給出分鐘，則會將所有內容丟到0-59個桶中，而不管它們在哪個小時。如何獲取分佈在時間範圍內的分鐘聚合表，在這種情況下24小時？另外，對於表中沒有值的那些分鐘，如何將那一分鐘的零計數插入數據框？

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使用group查找數據框中每個鍵的平均值

我有一個啤酒類型列表和一個評級列表。有重複，所以每種啤酒類型有多個評級。我把它們變成了元組： merge = zip(types, ratings) 我試圖找到每種啤酒類型的平均評分。我試圖將元組變成熊貓數據框： df = pandas.DataFrame([merge]) 但我不知道要在groupby參數中放什麼。我想這太： df = pandas.DataFrame({'Rating

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遍歷分組大熊貓DF和出口個別地塊

The documentation似乎有點稀疏，爲每一個元素是如何工作的，所以這裏有雲：我有一堆文件，我想遍歷並輸出一個陰謀，爲每一個單一的文件。 df_all.head() 返回 Dem-Dexc Aem-Dexc Aem-Aexc S E fit frame filename 0 18150.0595 18548.2451 15263.7451 0.7063 0.5054 0.8

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大熊貓聚集警告（FutureWarning：使用與重命名的字典已過時）

我的問題是類似this one，但我確實需要重命名列，因爲我碎石功能我的數據： def series(x): return ','.join(str(item) for item in x) agg = { 'revenue': ['sum', series], 'roi': ['sum', series], } df.groupby('name').agg