- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我有以下数据框:
name from amount days
A 7/31/18 200 1
B 7/31/18 300 1
C 7/30/18 200 1
D 7/27/18 100 3
......
G 7/17/18 50 1
H 7/13/18 150 4
我想将它扩展到这个,其中天数不等于 1:
name from amount days
A 7/31/18 200 1
B 7/31/18 300 1
C 7/30/18 200 1
D 7/29/18 100 3
D 7/28/18 100 3
D 7/27/18 100 3
......
G 7/17/18 50 1
H 7/16/18 150 4
H 7/15/18 150 4
H 7/14/18 150 4
H 7/13/18 150 4
如果可能的话,我还想添加一个可以区分原始数据和扩展数据的列(因为我最终需要过滤一些日期):
name from amount days original
A 7/31/18 200 1 1
B 7/31/18 300 1 1
C 7/30/18 200 1 1
D 7/29/18 100 3 0
D 7/28/18 100 3 0
D 7/27/18 100 3 1
......
G 7/17/18 50 1 1
H 7/16/18 150 4 0
H 7/15/18 150 4 0
H 7/14/18 150 4 0
H 7/13/18 150 4 1
编辑:阐明扩展:Days 会告诉您它需要扩展到多少行。或者,您可以使用原始值上方的日期作为边界(条目 7/27 where days=3 将停止在上面的日期为 7/30 的值处。数据有约束以确保它永远不会重叠)。
最佳答案
大约两步创建dataframe(reindex
),调整值(duplicated
)
newdf=df.reindex(df.index.repeat(df.days)) # create the df using reindex
adddate=pd.Series(np.concatenate(df.days.apply(np.arange).values),index=newdf.index)# create the timedelta to add
newdf['from']=pd.to_datetime(newdf['from'])+pd.to_timedelta(adddate,unit='d')# assign the value
newdf['original']=(~newdf.index.duplicated()).astype(int)
newdf
Out[240]:
name from amount days original
0 A 2018-07-31 200 1 1
1 B 2018-07-31 300 1 1
2 C 2018-07-30 200 1 1
3 D 2018-07-27 100 3 1
3 D 2018-07-28 100 3 0
3 D 2018-07-29 100 3 0
关于python - Pandas - 使用 daterange 扩展数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52205595/
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!