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我需要将此信息传递到图表中,我需要每个月与数量进行比较。
year state month number date
718 1998 Amazonas Janeiro 0.0 1998-01-01
719 1999 Amazonas Janeiro 3.0 1999-01-01
720 2000 Amazonas Janeiro 7.0 2000-01-01
721 2001 Amazonas Janeiro 3.0 2001-01-01
722 2002 Amazonas Janeiro 17.0 2002-01-01
723 2003 Amazonas Janeiro 158.0 2003-01-01
724 2004 Amazonas Janeiro 123.0 2004-01-01
725 2005 Amazonas Janeiro 44.0 2005-01-01
726 2006 Amazonas Janeiro 20.0 2006-01-01
727 2007 Amazonas Janeiro 37.0 2007-01-01
728 2008 Amazonas Janeiro 16.0 2008-01-01
729 2009 Amazonas Janeiro 9.0 2009-01-01
730 2010 Amazonas Janeiro 82.0 2010-01-01
731 2011 Amazonas Janeiro 53.0 2011-01-01
732 2012 Amazonas Janeiro 6.0 2012-01-01
733 2013 Amazonas Janeiro 37.0 2013-01-01
734 2014 Amazonas Janeiro 46.0 2014-01-01
735 2015 Amazonas Janeiro 35.0 2015-01-01
736 2016 Amazonas Janeiro 770.0 2016-01-01
737 2017 Amazonas Janeiro 65.0 2017-01-01
我有一个数据集,我需要对所有数据进行求和,例如,一月 = 5000,二月 = 6790
我尝试了 sum() 和 count(),但没有成功。
dt['month'].sum()
和
dt['month'].count()
最佳答案
您需要首先使用 groupby 函数对数据框进行分组:
例如:
dt.groupby('month')['number'].sum()
您之前执行此操作的方式只是对列进行求和,而不管其值如何。
关于python - Pandas - 计数项目,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59314943/
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!