我想在我的Pandas数据帧中添加累积和列,以便:
name | day | no
-----|-----------|----
Jack | Monday | 10
Jack | Tuesday | 20
Jack | Tuesday | 10
Jack | Wednesday | 50
Jill | Monday | 40
Jill | Wednesday | 110
变为:
Jack | Monday | 10 | 10
Jack | Tuesday | 30 | 40
Jack | Wednesday | 50 | 90
Jill | Monday | 40 | 40
Jill | Wednesday | 110 | 150
我试过各种连击df.groupby和df.agg(lambda x: cumsum(x))无济于事.提前致谢!
在pandas库中很多次都有一个选项来更改对象,例如使用以下语句...
df.dropna(axis='index', how='all', inplace=True)
我很好奇返回的内容以及inplace=True传递对象时的处理方式inplace=False.
正在修改的所有操作self时inplace=True？什么时候inplace=False立即创建一个新对象new_df = self,然后new_df返回？
我有一个Python Pandas数据框架.df有2列,我想按第二列对df进行排序.
Kappa_prod Angle
0 0.004511 -5.457840
1 0.003977 -5.312861
2 0.004476 -5.311292
3 0.003644 -117.579594
4 0.003306 -117.542817
我想按角度(升序)对df进行排序.
我尝试使用日期对下面显示的数据框进行排序，df.sort_values(by='date')但是它不起作用。有什么想法可以确保正确排序吗？
symbol date open close high low
0 GOOG 2007-01-03 232.77 233.56 238.09 230.32
1 GOOG 2007-01-05 241.01 243.35 243.51 238.82
2 GOOG 2007-01-04 234.27 241.39 241.73 233.94
...
2692 GOOG 2017-11-30 1022.37 1021.41 1028.49 1015.00
2693 GOOG 2017-11-29 1042.68 1021.66 1044.08 1015.65
2694 GOOG 2017-12-01 1015.80 1010.17 1022.49 1002.02
我有一个包含四列(没有标题)的csv文件.我想通过第一列,然后第二列对文件进行排序,然后存储回磁盘.
我可以使用pandas或numpy读取文件,没问题,但不确定如何对它进行排序和存储.