我有一个熊猫数据名人堂，其中特定列中的行是ID集。我想在15分钟内进行汇总，并找到所有此类唯一ID。
timestamp | ids | some_int
00:03:00 {id1, id2, id3} 5
00:10:00 {id2, id4, id7, id10} 9
00:25:00 {id7, id22, id24} 10
00:45:00 {id23, id30} 24
df.resample('15min').agg({'ids': ??, 'some_int': sum)
我在ids列上尝试了sum和其他一些转换，但是我还没有。
参考方案
将set更改为list，然后使用sum
df.ids=df.ids.apply(list)
s=df.resample('15min').agg({'ids': 'sum', 'some_int': 'sum'})
s.loc[s.ids.eq(False),'ids']=''
s.ids=s.ids.apply(set)
s
Out[134]:
ids some_int
timestamp
2018-02-27 00:00:00 {id2, id4, id7, id10, id1, id3} 14
2018-02-27 00:15:00 {id24, id7, id22} 10
2018-02-27 00:30:00 {} 0
2018-02-27 00:45:00 {id23, id30} 24
我有一个大的pandas数据框，试图从中形成一些行的对。我的df如下所示：object_id increment location event 0 1 d A 0 2 d B 0 3 z C 0 4 g A 0 5 g B 0 6 i C 1 1 k A 1 2 k B ... ... ... ... 对象ID描述特定的对象。增量是每次发生某事（跟踪订单）时…
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Python-Excel导出 - python我有以下代码：import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup res = requests.get("https://www.bankier.pl/gielda/notowania/akcje") soup = BeautifulSoup(res.cont…
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