我开始学习熊猫,并试图找到最多的Pythonic(或panda-thonic？)方法来完成某些任务.
假设我们有一个包含A,B和C列的DataFrame.
我们想要发现的是A值设置为false的行的B值与A值为真的行的B值之间的细微差别.
换句话说,如何按列A的值(true或false)进行分组,然后在同一图表上绘制B列的值？两个数据集的颜色应不同,以便能够区分这些点.
接下来,让我们为这个程序添加另一个功能:在绘图之前,我们想为每一行计算另一个值并将其存储在D列中.这个值是记录前整个五分钟存储在B中的所有数据的平均值 - 但是我们只包含存储在A中的具有相同布尔值的行.
换句话说,如果我有一行A=True和time=t,我想计算列D的值,它是从时间t-5到t具有相同的所有记录的B的平均值A=True.
在这种情况下,我们如何在A的值上执行groupby,然后将此计算应用于每个单独的组,最后绘制两个组的D值？