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python - 使用 pandas groupby 或其他函数对多个数据帧进行子集化的简单方法？

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-04 10:05:00

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我有一个 DataFrame我用这个命令得到了两列 result = pd.concat([Value, Date], axis=1)

import pandas as pd

>>> result
                         Value      Date
189                        9.0  11/14/15
191                       10.0  11/14/15
192                        1.0  11/14/15
193                        4.0  11/14/15
...                        ...       ...
2920                       6.0   2/20/16
2921                       8.0   2/20/16
2923                      10.0   2/20/16
2925                       2.0   2/20/16

但我需要的是所有 Value 的多个数据帧每个 Date 的数据.我知道我可以执行类似 x = result.groupby('Date').mean() 的操作这给了我平均值 Value对于每个 Date ，但我想要它自己的数据框中用于生成平均值的实际数据。

是否有其他参数或函数来简单地获取此数据框？

最佳答案

根据您的评论，您可以直接使用 seaborn 绘制所有日期的 distplot，而无需使用 FacetGrid 进行任何分组或循环。这是 12 天的一些假数据，然后是情节。

创建假数据然后绘制

date = pd.date_range('1-1-2016', '1-13-2016', freq='h', closed='left').date
df = pd.DataFrame({'num' : np.random.rand(len(date)), 'date':date})

g = sns.FacetGrid(df, col='date', col_wrap=4)
g.map(sns.distplot, "num", hist=False, rug=True)

您的具体数据

g = sns.FacetGrid(result, col='Date', col_wrap=4)
g.map(sns.distplot, 'Value', hist=False, rug=True)

关于python - 使用 pandas groupby 或其他函数对多个数据帧进行子集化的简单方法？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41475385/

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