小编Nab*_*zir的帖子

这是我的数据框

    CATEGORY    BRAND
0   Noodle  Anak Mas
1   Noodle  Anak Mas
2   Noodle  Indomie
3   Noodle  Indomie
4   Noodle  Indomie
23  Noodle  Indomie
24  Noodle  Mi Telor Cap 3
25  Noodle  Mi Telor Cap 3
26  Noodle  Pop Mie
27  Noodle  Pop Mie
...

我已经确定df类型是字符串,我的代码是

df = data[['CATEGORY', 'BRAND']].astype(str)
import collections, re
texts = df
bagsofwords = [ collections.Counter(re.findall(r'\w+', txt))
            for txt in texts]
sumbags = sum(bagsofwords, collections.Counter())

我打电话的时候

sumbags

输出是

 Counter({'BRAND': 1, 'CATEGORY': 1})

我希望除了标题之外,所有数据都计入sumbags,以便明确表达类似的内容

Counter({'Noodle': 10, 'Indomie': 4, …

我尝试在我的jupyter notbook中测量查询速度

%time
a10= pd.read_sql('SELECT t.id, t.order_id FROM transactions.t', con=db_connection)

无论我的查询是什么输出总是

Wall time: 0 ns

我假设 %time与之前的单元格没有关系,这个单元格需要超过10个才能执行,为什么Wall time: 0 ns？

以前,我要求多年的周数可以用于绘图,并根据jezrael的回答我这样做:

sheet2['device_create_week'] = sheet2['device_create_at'].dt.strftime('%Y-%V')
sheet2.groupby(['device_create_week']).size().reset_index(na??me='device created count weekly')

然后,我转向绘图

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
rcParams['figure.figsize'] = (10, 6)
rcParams['figure.dpi'] = 150
fig = plt.figure()
plt.bar(pre['user_create_week'],pre['user created count weekly'], align='center', alpha=0.5)
plt.xlabel('week')
plt.ylabel('frequency')
plt.show()
fig.savefig('test.jpg')

然后我看到一个错误:

TypeError:不支持的操作数类型 - :'str'和'float'

我应该做些什么？我有一个预期的解决方案,可以绘制每周频率的条形图.

如果您想要数据尝试,可以尝试以下数据:

136     2014-08-27 10:19:46
245     2014-09-25 09:13:22
257     2014-09-29 15:22:16
258     2014-09-29 15:22:16
480     2015-02-02 10:01:25
481     2015-02-02 10:01:25
482     2015-02-02 10:01:25
483     2015-02-02 10:01:25
484     2015-02-02 10:01:25
485     2015-02-02 10:01:25
486     2015-02-02 10:01:25
487     2015-02-02 …

在这种情况下 n=100

这是我的数据集

id   amount
1    1000
2    2000
3    2300.7632
4    4560

我想要的是

id   amount
3    2300.7632
4    4560