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我有一个包含四列的文本文件:年、月、日和雪深。这是 1979-2009 年 30 年期间的每日数据。
我想使用 pandas 计算 360(30 年 X 12 个月)个人每月平均值(即隔离 1979 年 1 月、1979 年 2 月、... 2009 年 12 月的所有值并取平均值)。任何人都可以帮我解决一些示例代码吗?
1979 1 1 3
1979 1 2 3
1979 1 3 3
1979 1 4 3
1979 1 5 3
1979 1 6 3
1979 1 7 4
1979 1 8 5
1979 1 9 7
1979 1 10 8
1979 1 11 16
1979 1 12 16
1979 1 13 16
1979 1 14 18
1979 1 15 18
1979 1 16 18
1979 1 17 18
1979 1 18 20
1979 1 19 20
1979 1 20 20
1979 1 21 20
1979 1 22 20
1979 1 23 18
1979 1 24 18
1979 1 25 18
1979 1 26 18
1979 1 27 18
1979 1 28 18
1979 1 29 18
1979 1 30 18
1979 1 31 19
1979 2 1 19
1979 2 2 19
1979 2 3 19
1979 2 4 19
1979 2 5 19
1979 2 6 22
1979 2 7 24
1979 2 8 27
1979 2 9 29
1979 2 10 32
1979 2 11 32
1979 2 12 32
1979 2 13 32
1979 2 14 33
1979 2 15 33
1979 2 16 33
1979 2 17 34
1979 2 18 36
1979 2 19 36
1979 2 20 36
1979 2 21 36
1979 2 22 36
1979 2 23 36
1979 2 24 31
1979 2 25 29
1979 2 26 27
1979 2 27 27
1979 2 28 27
最佳答案
您需要按年和月对数据进行分组,然后计算每组的平均值。伪代码:
import numpy as np
import pandas as pd
# Read in your file as a pandas.DataFrame
# using 'any number of whitespace' as the seperator
df = pd.read_csv("snow.txt", sep='\s*', names=["year", "month", "day", "snow_depth"])
# Show the first 5 rows of the DataFrame
print df.head()
# Group data first by year, then by month
g = df.groupby(["year", "month"])
# For each group, calculate the average of only the snow_depth column
monthly_averages = g.aggregate({"snow_depth":np.mean})
有关 Pandas 中拆分-应用-组合方法的更多信息,请阅读 here .
A DataFrame是一个:
"Two-dimensional size-mutable, potentially heterogeneous tabular data structure with labeled axes (rows and columns)."
就您的目的而言,numpy ndarray
和 DataFrame
之间的区别并不太明显,但是 DataFrames 有很多功能可以让您的生活更轻松,所以我建议对它们进行一些阅读。
关于python - 使用 Python Pandas 使用每日数据的月平均值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29762546/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!