如何在pandas中按3列分组，并从date列中给出的第一个条目开始计算其每年出现的频率
在pandas中按3列分组，并从date列中给出的第一个条目开始计算其每年出现的频率，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入pandas库并读取数据：首先，需要导入pandas库并使用read_csv()函数读取包含数据的CSV文件。假设数据文件名为data.csv，可以使用以下代码完成导入和读取操作：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')- 转换日期列：如果date列的数据类型不是日期类型，需要将其转换为日期类型。可以使用to_datetime()函数将date列转换为日期类型。假设date列的名称为"date"，可以使用以下代码进行转换：
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])- 按3列分组并计算频率：使用groupby()函数按照3列进行分组，并使用resample()函数计算每年的频率。假设要按列A、B和C进行分组，可以使用以下代码进行操作：
grouped = data.groupby(['A', 'B', 'C'])
frequency = grouped['date'].resample('Y').count()在上述代码中，'A'、'B'和'C'是要进行分组的列名，'date'是要计算频率的列名。resample('Y')表示按年进行重采样，count()表示计算每年的频率。
- 输出结果：最后，可以使用print()函数输出计算得到的频率结果。例如，可以使用以下代码输出结果：
print(frequency)以上是在pandas中按3列分组，并从date列中给出的第一个条目开始计算其每年出现的频率的完整步骤。请注意，这只是一个示例，具体的操作可能会根据数据的结构和需求进行调整。
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我需要得到due_date字段每年最后一个月的行。如果我有3个due_date字段的条目，如2014 -5-21,2014-21,2014-21,2014-7-21，我需要2014年的最后一行，那将是2014-7-21，就像2015年和接下来的几年wise一样。有人能帮我解决这个问题吗。我试过了，但什么也没成功
SELECT distinct(year(due_date)) FROM `vw_mortgage_repayment_schedule_org`
where mortgage_id ='AREM-1408614735-VLASFAQ8VI'
and month(du
浏览 1提问于2015-10-24得票数 0
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我有一个来自国家飓风中心的数据集，它有所有飓风的条目，每个飓风都有一个独特的名字。每一次飓风都有许多条目。我正在努力收集每年的飓风次数。完整的数据集是：
数据看起来如下(缩写)：
ID,Name,Date
AL011851,UNNAMED,18510625
AL011851,UNNAMED,18510625
AL011851,UNNAMED,18510625
AL021851,UNNAMED,18510705
AL031852,UNNAMED,18520710
AL041852,UNNAMED,18520816
AL041852,UNNAMED,18520810
我的代码是：
df = pd.
浏览 4提问于2021-09-09得票数 0
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我正在尝试从一个特定的表格中计算出一年内的测试总数。这就是我到目前为止所知道的：
SELECT DISTINCT TO_CHAR(test_date, 'YYYY') AS Year, SUM(yearCount)
FROM(
SELECT COUNT(test_date) AS yearCount
FROM test_record
), test_record
GROUP BY test_record.test_date
ORDER BY Year ASC;
这就给出了输出：
YEAR SUM(YEARCOUNT)
浏览 2提问于2014-10-11得票数 0
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我有一个每日数据索引pd.DataFrame，我想使用一个日历年来计算滚动总和，但这会导致错误ValueError: window must be an integer。 import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import BDay
start_date = pd.to_datetime('2015-01-01').date()
end_date = pd.to_datetime('2019-12-31').date()
dfo = pd.DataFrame(data=0,
浏览 28提问于2020-11-18得票数 0
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我有一个数据框架，它是我在pandas中创建的，按日期分组，按乘车汇总。
date rides
0 2019-01-01 247279
1 2019-01-02 585996
2 2019-01-03 660631
3 2019-01-04 662011
4 2019-01-05 440848
.. ... ...
451 2020-03-27 218499
452 2020-03-28 143305
453 2020-03-29 110833
454 2020-03-30 207743
455 2020-03-31
浏览 13提问于2020-05-19得票数 3
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我有一个数据框，我想按两列分组，其中一列是datetime类型。我该怎么做呢？ import pandas as pd
import datetime as dt
df = pd.DataFrame({
'a':np.random.randn(6),
'b':np.random.choice( [5,7,np.nan], 6),
'g':{1002,300,1002,300,1002,300}
'c':np.random.choice( ['panda','python','s
浏览 20提问于2020-06-27得票数 2
我有从1976年到2020年的选举数据，我试图找到每年单独赢得每个州的政党。也就是说，我正在寻找1976年阿拉巴马州的获胜者(如共和党人、民主党人等)。此外，在数据框中，我有候选人的选票和总票数。因此，我试图通过按州分组，按年份分组，然后获得最大票数来找到获胜者并删除其他所有内容来提取每个获胜者。(所以最终的df应该有240个项目)。这有可能吗？到目前为止，这是我的代码:在其中，我得到了键error: state。 这不是大小写问题，而且有一列标记为“state”，所以我不确定我做错了什么。 import matplotlib
import pandas as pd # import
浏览 10提问于2021-10-12得票数 0
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我有一个包含多个列和日期作为索引的DataFrame。我使用sns.heatmap来绘制它，日期在y轴上。我想强制滴答器只显示每年的10月1日。我使用了@Ayrton Bourn在Date axis in heatmap seaborn上给出的解决方案，它允许我改变滴答的频率，但不能改变在哪一天显示日期。到目前为止，他的方法是唯一允许我选择y-ticks频率的方法。我尝试使用mdates.YearLocator()或set_major_locator，但没有成功。 使用下面的代码，您有什么建议可以让我选择日期刻度的频率(每年)和显示的日期(例如，每'200x-10-01‘)？ imp
浏览 56提问于2021-09-08得票数 0
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Laravel文档提到，如果我想用出纳员和Braintree一起使用，我需要在Braintree内部创建计划-信用折扣，并且这个折扣用于从每年到每月和每月到每年的变化。如果我只想提供每月订阅，我需要创建这个折扣吗？
关于出纳员Braintree的文件：
在使用出纳员与Braintree，您将需要定义一个计划-信用折扣在您的Braintree控制面板。此折扣将用于适当地按比例计算订阅量，这些订阅将从每年计费更改为每月计费，或从每月计费更改为按年计费。
Braintree控制面板中配置的折扣金额可以是您想要的任何值，因为每次我们应用优惠券时，出纳将简单地用我们自己的自定义金额覆盖定义的金额。这个
浏览 5提问于2016-12-04得票数 0
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我有一个包含列的.csv文件: NAME、DATE、INFO、STATS、MORE_INFO
我想导入.csv文件(使用Python3.6代码或Pandas)
然后我需要过滤列: NAME、DATE、INFO
这就是我遇到问题的地方，我需要获取我的.csv文件的' date‘列，该列列出的日期为1/16/2016，并将其分隔，以便我可以为过滤后的.csv输出文件仅选择月份。
我要阅读的最后一列如下: NAME，MONTH，INFO
整个“日期”列分为两年- 2016年和2017年。我需要获取2016年的名称、月份和信息，并将其保存到新的.csv文件中，2017年也是如此，因此每年都以分
浏览 1提问于2018-02-15得票数 1
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我正在尝试在特定的输出中groupby每月和每年的日期计数。我可以每天这样做，但不能获得每月/每年相同的输出。 d = ({
'Date' : ['1/1/18','1/1/18','2/1/18','3/1/18','1/2/18','1/3/18','2/1/19','3/1/19'],
'Val' : ['A','B','C',&#
浏览 27提问于2019-04-17得票数 9
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日报、周报、月报和年报
、、、
我正在使用SSRS2008 R2生成报告。在我的报告中，我必须每天，每周，每月和每年生成报告。
我有日期列在我的表中，我试图GroupBy这个日期，它的工作很好，但我需要显示每天，每周，每月和每年。我如何才能按这些进行分组。有人能帮我一下吗。提前感谢
浏览 10提问于2012-04-12得票数 0
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我正试图获得在其他专栏中显示的数据的最后5年的销售数字，这样我就可以看到过去5年中每年售出的商品。
目前，我的代码如下所示：
import pandas as pd
data = [
[1,'Apples','2017-02-23',10,0.4],
[2,'Oranges','2017-03-06',20,0.7],
[1,'Apples','2017-09-23',8,0.5],
[1,'Apples','2018-05-14',14,0.5],
[1,'
浏览 3提问于2021-10-16得票数 1
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我在不同的文件中有多个时间序列，我知道Pandas可以推断出每个文件的DateTimeIndex频率：
pd.infer_freq(data.index)
有没有一种编程方法可以从一般文件中获得每年的大致频率。例如：
'M' -> 12
'BM' -> 12
'B' -> 252
'D' -> 365
浏览 33提问于2021-02-09得票数 1
1回答
让我说，我有以下关于过去做过的交易数量的信息，并按年将它们分组：
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('19990101', periods=6000)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,50,size=(6000,2)), index = dates)
df.columns = ['winners','losers']
grouped = df.groupby(lambda x: x.year)
print grou
浏览 2提问于2015-09-02得票数 0
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我有一个CSV文件，我已经和Pandas一起读过了。我需要计算在几个月内，每个页面有多少新用户喜欢。每个用户应该只计算一次，如果用户喜欢一个页面，那么在接下来的几个月里不应该计算该用户。
username,page,date
usera,sample1,2021-05-30
userb,sample1,2021-05-20
usera,sample1,2021-05-12
usera,sample1,2021-07-24
userx,sample1,2021-07-25
usera,sample2,2021-05-06
usera,sample2,2021-05-07
usera,sampl
浏览 2提问于2021-09-27得票数 1
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在报告中，我有以下几种颜色
TIN_Number,Period,Tax_pay,Tax_credited
我每年有四个季度的经期。例如，如果我给出200704到200903之间的句号，那么它就是在一行上打印一个TIN编号的200706,200709,200712,200803,200806,200809,200812,200903，每个行都有相同的TIN编号。我想将这段时间按季度格式分开。我想要显示总tax_pay和Tax_credited的总和，每季度每年。请给我一个解决方案。谢谢你
浏览 0提问于2011-05-17得票数 0
2回答
在R中-
我正在尝试创建一个新的数据集，其中显示其雇员ID在原始数据中出现多次的雇员。
我基本上希望删除员工ID的单一外观
我已经找到了一些解决方案，可以让我对ID的数量进行计数，但不能给出完整的列表。
浏览 0提问于2021-04-21得票数 0
我有两张桌子如下：
资产表：
assetnum | depid
----------------
1 | eng
2 | ap
3 | cao
. | .
. | .
. | .
和
计量表：
assetnum | meterreading_date | reading
---------------------------------------
1 | 4/7/2017 | 50000
2 | 3/5/17 | 30000
3
浏览 3提问于2017-04-18得票数 1
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我想有一个从一个结束日期在给定的月份金额间隔每年的日期列表。例如，如果我的结尾是"20251220“，并且我有一个参数freq，它控制时间步长回到原来的位置。值1表示每年的步数，值12表示每月的倒退步数。我想得到以下日期列表，对于freq 1，它应该是"20211220"，"20221220"，"20231220"，"20241220"，对于freq 2，"20211220"，"20220620"，"20221220"，“20230620”，“20231220”，"
浏览 6提问于2021-05-10得票数 0
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熊猫数据帧的年度加权平均值
、、、、
这里是中级/初级Python用户。我需要弄清楚如何根据我解析成数据帧的一些股票市场数据来计算年度权重和加权平均值。
我有一些2003-2018年的股票市值和日期，它是这样给出的(比这段代码显示的值多得多)：
ticker date marketcap open high low close
A 2003-03-31 8466487038.0 13.38 13.47 13.0 13.15
A 2003-06-30 11273789220.5 19.5 19.76 19.46 19.55
AA 2017-0
浏览 34提问于2018-06-07得票数 0
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我有一张表，上面有保险福利，以及给出的年限。我想找出每年最多的好处。
我在Python3中使用sqlite3。
我的第一个问题是
SELECT COUNT(Benefitname) AS BenCount, BusinessYear
FROM BenefitsCostSharing
GROUP BY Benefitname
这给了我一个包含福利计数和年份的表。我将第一个查询放到一个子查询中，试图使用以下代码查找按年份计算的最多计数：
SELECT MAX(BenCount), BusinessYear
FROM (
SELECT COUNT(Benefitname) AS Ben
浏览 0提问于2020-07-08得票数 0
我正在研究Apache Pig，以了解如何使用大型数据库。具体的问题是，当记录区域的温度超过80度时，我需要计算数据集中列出的所有年份每年的天数。
数据按以下方式设置。日期最大温度
1919-06-03，36
1919-11-26，91
1927-09-23，61
这一过程每天都在重复，持续了大约200年。
目前，我知道为了使这更易于管理，我将使用拆分函数，根据温度高于80度来拆分数据集。
SPLIT data INTO max_above_95 if max_t > 80;
我还认为，如果您可以从日期中获取年份，则可以在拆分后进行分组，以获得预期的结果和计数。然而，我找不到一种
浏览 7提问于2019-07-09得票数 0
我想按年分组，并清点每年的所有订单。
我发现了这个：，但是所有的答案都使用在WebSQL中不起作用的函数。
我试过这样做：
SELECT to_char (OrderDate, 'YYYY') AS y, count(*) ordCnt // and year
FROM [Orders]
group by OrderDate
order by ordCnt desc
这里：，但是没有to_char函数。
我也试过这个：
SELECT Date(OrderDate, '%Y') AS y, count(*) ordCnt
FROM [Orders]
group b
浏览 0提问于2017-10-01得票数 0
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我正在和Laravel一起构建一个应用程序。我使用的是Eloquent和MySql数据库。在我的MySQL数据库中，我有一个表EVENTS，如下所示：
id EVENT YEAR
1 event1 2000-05-27
2 event2 2018-01-01
3 event3 2000-02-12
4 event4 2000-06-03
这个例子只是为了简单起见，显然我的数据库在任何时候都有数百个事件发生。
列year中的数据格式为'date‘
我需要从这个MySQL表中获取每年发生的事件的简历。在本例中将是
year number of event
浏览 0提问于2018-10-04得票数 0
1回答
我正在MySQL上选修在线课程。在其中一个练习中，我必须
编写一个查询，输出美国每个州和邮政编码(邮政编码)组合中唯一的User_Guids总数，首先按州名按升序排序，其次按唯一User_Guids的总数降序排序
所以我写了这样的代码：
SELECT state, zip, COUNT(DISTINCT user_guid) AS NUM_Users
FROM users
WHERE Country="US"
GROUP BY zip
ORDER BY State ASC, NUM_Users DESC;
在我的回答中得到了5027行。
正确的代码是相同的，但有一个明显的例外：
浏览 4提问于2017-08-11得票数 0
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2回答
求出每年每个月的最大值
、、、、
我有这个数据：
Date Height Month Year
0 1971-01-12 0.672 12 1971
1 1971-01-12 0.332 12 1971
2 1971-01-12 0.122 12 1971
3 1971-01-12 0.002 12 1971
4 1971-01-12 0.302 12 1971
... ... ... ...
1669476 2022-03-
浏览 2提问于2022-09-24得票数 0
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我有一个销售数据库，我希望能够看到这些年来在特定时间范围内售出的商品，即在过去10年中，从7月1日到7月15日，售出最多的商品。问题是，并不是所有的商品都是每年售出的，我需要能够获得平均销量。我可以在MySQL中计算不同的年份，但在迁移到Access之后，我不知道如何在仍然按单个产品分组的情况下计算不同的年份。
相关字段是StockID (条目的唯一id)和TransDate (我从中提取年份的日期时间)我在另一个查询中尝试过类似于SELECT Count(*) FROM (SELECT DISTINCT YEAR(Transdate) from Sales)的东西，但它总是给出所有条目的计数
浏览 4提问于2016-07-09得票数 0
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3回答
我有一个有日期和员工号的登录表。我需要的是一个计数，有多少独特的员工登录，每个月和每年，登录从2014年开始。
这是我所能得到的：
SELECT YEAR(Date) AS 'Year', MONTH(Date) AS 'Month', COUNT(DISTINCT EmpID) AS EmpCount
FROM [Logins].[dbo].[tblPortalLog]
GROUP BY 'Year', 'Month'
having 'Year' >= '2014';
...but I得到错
浏览 5提问于2015-10-26得票数 0
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employees表 ? dept_emp表 ? SELECT
COUNT(de.emp_no) AS num_of_employees,
e.gender AS gender,
YEAR(de.from_date) AS year
FROM employees e
JOIN dept_emp de
USING (emp_no)
GROUP BY gender, year
ORDER BY year 使用此代码，我可以获得以下查询结果 失败的结果 ? 我在这里解决的问题是能够获得每年按性别排序的雇员人数。 我试图解决的问题是:有多少男
浏览 24提问于2021-04-23得票数 0
2回答
我的目标是检测在一个时间序列波形中存在的各种季节性和它们的时间周期。
我目前正在使用以下数据集：
目前，我已经尝试了以下方法：
1) FFT的使用：
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
#https://www.kaggle.com/rakannimer/air-passengers
df=pd.read_csv('AirPassengers.csv')
df.head()
frequency_eval_max =
浏览 10提问于2022-03-25得票数 1
如何将多个条目、日期和值的列表转换为基于日期的Pandas Dataframe？例如： 给出以下列表： list_ex = [{'Date': '12/31/2018', 'A': 'N/A'},
{'Date': '09/30/2018', 'A': '$5.75'},
{'Date': '06/30/2018', 'A': '$5.07'},
{'Date': '03/
浏览 30提问于2019-01-12得票数 0
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我有一个带有每小时风速和风向的日期时间索引的熊猫DataFrame。我的时间序列覆盖了31年，我需要每年制作每月的windroses图像。这转化为31个图像，每个图像有12个子图。 我已经知道了如何使用windrose包来获取Windrose。使用GroupBy，我可以按年和/或按月对数据进行分组。 我尝试过按年和月进行分组，但不知道如何按年迭代以生成月度图 grouped = data.groupby(by=[data.index.year, data.index.month]) 接下来，我尝试创建一个for循环，并对每个组每年的数据进行分组 # Make lists of years a
浏览 26提问于2019-05-25得票数 1
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1回答
我有两个不同长度的数据帧，它们都是按日期索引的。我需要两个数据帧有相同的日期，即。删除最长数据帧中的多余条目。
我发现我可以重置索引，使其成为另一个列，然后将该列称为pandas数据系列，并与其他数据系列进行比较，从而得到一个pandas系列，其中也包含较短数据帧中的条目：
df1 = ...
df2 = ...
dfadj = df1.reset_index(['Date'])
dfstock = dfadj['Date'][dfadj['Date'].isin(dfindex['Date'])]
但是，我需要从这些值中找到索引
浏览 0提问于2016-10-19得票数 2
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所以我有一个数据帧
这是我的代码给出的输出。
代码如下：
from yahoofinancials import YahooFinancials
import pandas as pd
import datetime as datetime
df = pd.read_excel('C:/Users/User/Downloads/Div Tickers.xlsx', sheet_name='Sheet1')
tickers_list = df['Ticker'].tolist()
data = pd.DataFrame(columns=tic
浏览 8提问于2020-05-23得票数 0
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select year(date), week(date), sum(bottles_sold)
from LIQUORS_SALES
group by year(date), week(date)
order by year(date), week (date).
上面的一个查询是我用来获取每周bottles_sold和时间序列的查询。但是我每年第一周卖出的瓶子数量都是错误的。
我所观察到的是，每年额外几天售出的瓶子的总和增加了该年的第一周。
举个例子，2012年是闰年(366天)，我的第一周从1月1日开始。我在2012-01(1-7天)周是200,2012 - 52 (358-364天)是
浏览 0提问于2018-10-23得票数 0
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我在dataframe中有一列，其中包含不连续的日期。我需要按2天的频率对这些日期进行分组。数据样本(归一化后)：
2015-04-18 00:00:00
2015-04-20 00:00:00
2015-04-20 00:00:00
2015-04-21 00:00:00
2015-04-27 00:00:00
2015-04-30 00:00:00
2015-05-07 00:00:00
2015-05-08 00:00:00
我试着跟踪，但由于日期不连续，我没有得到预期的结果。
df.groupby(pd.Grouper(key =
浏览 1提问于2018-07-07得票数 0
2回答
我只是想知道如何使用pandas.series.dt按年和月分组。
下面的代码仅按年分组，但我将如何添加一个进一步的过滤器，按月分组。
Data = {'Date':['21.10.1999','30.10.1999','02.11.1999','17.08.2000','09.10.2001','14.07.2000'],'X': [10,20,30,40,50,60],'Y': [5,10,15,20,25,30]}
df = pd.DataFr
浏览 3提问于2019-10-23得票数 2
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1回答
从R中建立样本的二元概率密度
、、、、
我有一些数据有两个变量:支出和结果，它们是按每周频率给出的。我想对两者之间的关系进行一年一次的建模，但没有足够的数据来建立一个模型。然而，我确实有大约3年的每周数据，并且想要模拟更多的几个星期的数据点(花费和结果)，基于支出和结果之间的双变量概率密度，然后我可以用它来滚动到每年的频率。
在R中是否有一个包，可以取两个变量，并找到密度函数的估计，然后我可以用它来模拟更多的数据点？
非常感谢！
浏览 2提问于2020-05-12得票数 0
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我试图找到平均年龄最高的国家，但我也需要过滤掉数据框中条目少于5个的国家。我尝试了以下方法，但不起作用：
bil %>%
group_by(citizenship,age) %>%
mutate(n=count(citizenship), theMean=mean(age,na.rm=T)) %>%
filter(n>=5) %>%
arrange(desc(theMean))
bil是数据集，我正在尝试计算每个国家有多少个条目，筛选出条目少于5个的国家，找到每个国家的平均年龄，然后找到平均年龄最高的国家。我对如何同时做这两件事感到困惑。如
浏览 1提问于2018-09-30得票数 0
我有以下数据(我故意从dates的string列创建了一个DateTime列，因为我就是这样接收数据的)：
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({"String_Date" : ['10/12/2021', '9/21/2021', '2/12/2010', '3/25/2009']})
#Create DateTime columns
data['Date'] = pd.t
浏览 7提问于2022-10-21得票数 2
SELECT NumberOfUsers,'date' AS Date
FROM son.LicenseUsageStats
GROUP BY 'date'
表包括4列
rownum | numberofusers | timestamp | date
表记录每小时的用户数，因此每天有几个条目
尝试按月捕获用户数并获得错误
“每个组按表达式必须至少包含一个不是外部引用的列。”
浏览 0提问于2019-03-01得票数 0
Pandas DataFrame包含名为"date"的列，该列包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组：
data.groupby(data['date'])
但是，这将按datetime值拆分数据。我想按“日期”列中存储的年份对这些数据进行分组。展示了如何在将时间戳用作索引的情况下按年分组，但在我的例子中并非如此。
如何实现此分组？
浏览 1提问于2012-07-09得票数 94
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xarray提供了groupby函数，我们可以用它来计算气候数据的异常。例如，可以根据http://xarray.pydata.org/en/stable/examples/weather-data.html计算月度天气数据的异常值 climatology = ds.groupby("time.month").mean("time")
anomalies = ds.groupby("time.month") - climatology 然而，当我们要计算每日数据的异常时，我们需要考虑闰年的2月29日。如果我们使用上面提到的语法，示例如下： im
浏览 41提问于2021-10-31得票数 1
我正在尝试开发一个程序，将每天的数据转换为每月或每年的数据，等等。我有一个包含datetime索引和价格更改%的DataFrame：
% Percentage
Date
2015-06-02 0.78
2015-06-10 0.32
2015-06-11 0.34
2015-06-12 -0.06
2015-06-15 -0.41
...
我成功地按一定的频率分组。然后我测试了一下：
df.groupby('Date').sum()
df.groupby('Date').cumsu
浏览 0提问于2018-08-03得票数 0
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使用蟒蛇熊猫(但开放给任何其他解决方案)，我想增加一个样本DataFrame，同时保持最后的日期从我的输入文件。DataFrame.resample的默认工作方式是计算一个月的最后一天。以下是我的例子：
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> begin = pd.datetime(2013,1,1)
>>> end = pd.datetime(2013,2,20)
>>> dtrange = pd.date_range(begin, end,
浏览 2提问于2013-12-16得票数 0
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我有一个DataFrame：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 982 entries, 2009-10-30 00:00:00 to 2012-12-16 00:00:00
Data columns (total 4 columns):
rain 981 non-null values
temp_max 982 non-null values
temp_min 982 non-null values
temp 982 non-null value
浏览 1提问于2013-10-27得票数 3
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我在R中有一个数据框架，其中有多个人的按年交易数据。我想要一个新的数据框架，其中我希望列基于一些条件，如个人每年在特定类别的总收入。例如 ID year a b c d
1 2015 2 4 6 8
1 2015 4 6 8 10
1 2016 7 6 9 5
2 2015 7 5 6 2
2 2016 3 4 5 2 我想要一个数据框，我得到一个列，其中包含2015年的ID 1、2016年的ID 1、2015年的ID 2的总值，依此类推。我想要添加另一个条件，也就是对于那些列a的值大于5的列，也要添加类似total的条件
浏览 26提问于2020-03-31得票数 1
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我的意思是，Pandas的设计方式，所有的Pandas时间序列函数都是建立在这个假设之上的吗？
几周前，我正在试验，它似乎希望日期时间在索引中。
给出这样的数据：
df = pd.DataFrame({'date' : ['23/10/2017', '24/10/2017', '25/10/2017','26/10/2017','27/10/2017'], 'dax-close' : [13003.14, 13013.19, 12953.41,13133.28,13217.54]})
浏览 3提问于2017-10-30得票数 1
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我有一个按周分组的销售表。我想要编写一个查询，该查询创建一个新表，给出有问题的一周的销售额和去年这个时候该商品的销售额，但我的尝试要么给出空白单元格，要么给出去年这个时候(TTLY)的值，或者给出重复的结果。
我曾尝试编写一个子查询，它接受日期，减去52周，并显示该周的值，然后将该子查询连接到我的主查询中。
但是，该子查询不起作用:该查询正确地显示了一年前的日期，但随后不会提取该TTLY周的销售额，而只提取当前周的销售额。
with ttyl as
(select
date::date as date,
(sales.date - interval '52 weeks
浏览 2提问于2019-08-17得票数 0
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