小编Sym*_*ony的帖子

我有一个数据帧df,如下所示:

| date      | Revenue |
|-----------|---------|
| 6/2/2017  | 100     |
| 5/23/2017 | 200     |
| 5/20/2017 | 300     |
| 6/22/2017 | 400     |
| 6/21/2017 | 500     |

我需要按月对上述数据进行分组,以获得输出:

| date | SUM(Revenue) |
|------|--------------|
| May  | 500          |
| June | 1000         |

我试过这段代码,但它不起作用:

df.groupby(month('date')).agg({'Revenue': 'sum'})

我想只使用Pandas或Numpy而不使用其他库

我有一个数据框df，如下所示：

| name  | coverage |
|-------|----------|
| Jason | 25.1     |

我想将其转换为字典。我在中使用了以下命令pandas：

dict=df.to_dict()

的输出dict给了我以下内容：

{'coverage': {0: 25.1}, 'name': {0: 'Jason'}} 

我不希望0在我的输出中。我相信这是由于我的dataframe中的列索引而捕获的df。我应该怎么做才能0在输出中消除（我不希望捕获索引。）预期输出：

{'coverage': 25.1, 'name': 'Jason'} 

我有一个数据框 df 如下：

| date      | Revenue | Cost |
|-----------|---------|------|
| 6/1/2017  | 100     | 20   |
| 5/21/2017 | 200     | 40   |
| 5/21/2017 | 300     | 60   |
| 6/20/2017 | 400     | 80   |
| 6/1/2017  | 500     | 100  |

我需要按月然后按天对上述数据进行分组以获得输出：

| Month | Day | SUM(Revenue) | SUM(Cost) |
|-------|-----|--------------|-----------|
| May   | 21  | 500          | 100       |
| June  | 1   | 600          | 120       |
| June  | 20  | …

我有以下数据框 df：

| Staff_ID | Join_Date | Time_Stamp |
|----------|-----------|------------|
| 1        | 3/29/2016 | 4/23/2016  |
| 1        | 3/29/2016 | 3/29/2016  |
| 1        | 3/29/2016 | 6/21/2016  |
| 2        | 5/15/2016 | 4/1/2016   |
| 2        | 5/15/2016 | 5/25/2016  |
| 3        | 7/24/2016 | 6/21/2016  |
| 3        | 7/24/2016 | 6/10/2016  |
| 3        | 7/24/2016 | 4/21/2016  |

我想通过“Staff_ID”获取最小和最大“Time_Stamp Date”分区，这样得到的数据帧如下：

| Staff_ID | Join_Date | Time_Stamp | Min_Time_Stamp | Max_Time_Stamp |
|----------|-----------|------------|----------------|----------------| …

我有一个数据帧df如下:

| id | movie | value |
|----|-------|-------|
| 1  | a     | 0     |
| 2  | a     | 0     |
| 3  | a     | 20    |
| 4  | a     | 0     |
| 5  | a     | 10    |
| 6  | a     | 0     |
| 7  | a     | 20    |
| 8  | b     | 0     |
| 9  | b     | 0     |
| 10 | b     | 30    |
| …

我有一个输入数据框df，如下所示：

id  e
1   {"k1":"v1","k2":"v2"}
2   {"k1":"v3","k2":"v4"}
3   {"k1":"v5","k2":"v6"}

我想“展平”列“ e”，这样我得到的数据帧是：

id  e.k1    e.k2
1   v1  v2
2   v3  v4
3   v5  v6

我怎样才能做到这一点？我尝试使用json_normalize，但没有成功