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我正在使用 pandas 数据框,其中每一行都包含一周的开始日期以及该周的每日数据。例如:
start_date mon tue wed thu fri sat sun
2017-01-01 10 15 8 19 20 21 4
我想做时间序列分析,需要以下格式的数据:
date amount
2017-01-01 10
2017-01-02 15
2017-01-03 8
2017-01-04 19
2017-01-05 20
2017-01-06 21
2017-01-07 4
我相信我可以使用 pandas melt 将数据集从宽数据集转换为长数据集,但我正在努力解决如何最好地填写日期。
我尝试了以下方法,但它似乎是一种解决方法:
df = pd.DataFrame({'start_date': {0: '2017-01-01'}, 'mon': {0: 10},
'tue': {0: 15}, 'wed': {0: 8}, 'thu': {0: '19'},
'fri': {0: 20}, 'sat': {0: 21}, 'sun': {0: 4}})
df = df.melt(id_vars='start_date', value_name="amount")
day_add = {'mon': 0,
'tue': 1,
'wed': 2,
'thu': 3,
'fri': 4,
'sat': 5,
'sun': 6,
}
df = df.replace({"variable": day_add})
df['date'] = pd.to_datetime(df['start_date'], infer_datetime_format=True) +
pd.to_timedelta(df['variable'], unit='d')
print(df[['date', 'amount']].sort_values(by=['date']))
当前代码的结果:
date amount
1 2017-01-01 10
5 2017-01-02 15
6 2017-01-03 8
4 2017-01-04 19
0 2017-01-05 20
2 2017-01-06 21
3 2017-01-07 4
欢迎使用其他方法。
最佳答案
您的解决方案非常好。我唯一要更改(可能)的是将 replace
调用替换为快速(er)map
调用,您可以在线执行该调用。
为了完整起见,这里有一个使用 stack
的类似解决方案。这几乎与使用 melt
相同。我还在此处展示了如何使用 map
:
u = df.set_index('start_date').stack()
u.index = (
pd.to_datetime(u.index.get_level_values(0))
+ pd.to_timedelta(u.index.get_level_values(1).map(day_add), unit='d'))
u.rename_axis('date').reset_index(name='amount')
date amount
0 2017-01-01 10
1 2017-01-02 15
2 2017-01-03 8
3 2017-01-04 19
4 2017-01-05 20
5 2017-01-06 21
6 2017-01-07 4
关于pandas - 将每日数据的宽 Pandas 数据框按周转换为每日数据的长数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56318970/
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!