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我有以下df
code y_m date_1 date_2
10 201710 2017-10-01 2017-10-06
10 201710 2017-10-07 2017-10-09
10 201711 2017-11-06 2017-11-08
10 201711 2017-11-02 2017-11-06
20 201710 2017-10-03 2017-10-04
20 201710 2017-10-07 2017-10-08
20 201711 2017-11-06 2017-11-09
20 201711 2017-11-02 2017-11-03
code
和y_m
是 str
, date_1/2
是 ISODate
.
我想先groupby code
和y_m
,并计算date_2-date_1
创建一个新列 avg_days
对于 Timedelta
每组中的值,
code_yr_mon_grp_by = df.groupby(['code', 'y_m'])
code_yr_mon_gr_avg_days = code_yr_mon_grp_by.apply(lambda row: (row['date_2'] - row['date_1']) / np.timedelta64(1, 'D')).mean(level=[0, 1]).reset_index(name='avg_days')
这将生成
code y_m avg_days
10 201710 3.5
10 201711 3
20 201710 1
20 201711 2
然后我想将这个 df 转换为转置列 y_m
的矩阵要划船,请输入 avg_days
作为矩阵单元格值,
0 1 2 3
0 -1 0 201710 201711
1 0 2.375 2.25 2.5
2 10 3.25 3.5 3
3 20 1.5 1 2
具体来说,-1
表示一个虚拟值,指示特定 code
的 y_m 不存在值或维持矩阵形状; 0
代表“所有”值,即 code
的平均值或y_m
或code
和y_m
,例如单元格 (1, 1) 平均 avg_days
所有人的值(value)y_m
和code
; (1,2)
平均 avg_days
对于 201710
跨越code
10
和20
.
但是当我尝试
def convert_to_matrix(df, p_tab_idx, p_tab_cols, p_tab_vals, p_tab_agg_func):
df_tab = (df.pivot_table(index=p_tab_idx,
columns=p_tab_cols,
values=p_tab_vals,
margins=True,
aggfunc=p_tab_agg_func,
fill_value=-1,
margins_name='0'))
# change order of index and columns values for reindex
idx = df_tab.index[-1:].tolist() + df_tab.index[:-1].tolist()
cols = df_tab.columns[-1:].tolist() + df_tab.columns[:-1].tolist()
df_tab = (df_tab.reindex(index=idx, columns=cols)
.reset_index()
.rename(columns={p_tab_idx: -1})
.rename_axis(None, 1))
# add columns to first row
df_tab = df_tab.columns.to_frame().T.append(df_tab).reset_index(drop=True)
# reset columns names to range
df_tab.columns = range(len(df_tab.columns))
# converts column labels from int to str
df_tab.columns = df_tab.columns.astype(str)
return df_tab
code_yr_mon_gr_proc_days_p_tab = convert_to_matrix(code_yr_mon_gr_avg_days,
p_tab_idx='code',
p_tab_cols='y_m',
p_tab_vals='avg_days',
p_tab_agg_func='mean')
我收到错误
builtins.AttributeError: 'Index' object has no attribute 'to_frame'
我想知道如何解决这个问题并达到预期的结果。
最佳答案
如果 pandas 版本低于 0.21.0
其中 Index.to_frame
未实现使用:
df_tab = (pd.DataFrame(df_tab.columns, index=df_tab.columns)
.T
.append(df_tab)
.reset_index(drop=True))
相反:
df_tab = df_tab.columns.to_frame().T.append(df_tab).reset_index(drop=True)
关于python - pandas hub_table 获取列和行中的平均值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49966396/
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!