我有一个看起来像这样的熊猫数据框
ID country month revenue profit ebit
234 USA 201409 10 5 3
344 USA 201409 9 7 2
532 UK 201410 20 10 5
129 Canada 201411 15 10 5
我想按 ID、国家/地区、月份分组并计算每个月和国家/地区的 ID，然后总结收入、利润、ebit。上述数据的输出将是：
country month revenue profit ebit count
USA 201409 19 12 5 2
UK 201409 20 10 5 1
Canada 201411 15 10 5 1
我尝试了熊猫的 groupby、sum 和 count 函数的不同变体，但我无法弄清楚如何将 groupby sum 和 count 一起应用以给出如图所示的结果。请分享您可能有的任何想法。谢谢！
我有一个日期列表和一个数据框。现在数据框有一个 id 列和其他值，这些值对于所有日期都不一致。我想在没有数据的 id 和日期的所有列中填充零。让我通过例子向您展示：
date id clicks conv rev
2019-01-21 234 34 1 10
2019-01-21 235 32 0 0
2019-01-24 234 56 2 20
2019-01-23 235 23 3 30
日期列表是这样的：
[2019-01-01, 2019-01-02,2019-01-03 ....2019-02-28]
我想要的是为所有 ID 的数据框中所有缺失的日期添加零。所以生成的 df 应如下所示：
date id clicks conv rev
2019-01-01 234 0 0 0
2019-01-01 235 0 0 0
. . . .
. . . .
2019-01-21 234 34 1 10
2019-01-21 235 32 0 0
2019-01-22 234 0 0 0
2019-01-22 235 0 …我有两个pandas时间序列数据帧,我想根据另一个时间序列的时间间隔将值汇总到一个时间序列.让我举例说明.第一个时间序列如下:
date value
0 2016-03-21 10
1 2016-03-25 10
2 2016-04-10 10
3 2016-05-05 10
第二个是从上述系列中提取的具有10个日历日间隔的日期范围.我编写了代码以从上面的数据中提取.
date
0 2016-03-21
1 2016-03-31
2 2016-04-10
3 2016-04-20
4 2016-04-30
我想写一些代码来获得这个结果数据帧:
date value
0 2016-03-21 20
1 2016-03-31 0
2 2016-04-10 10
3 2016-04-20 0
4 2016-04-30 10
请不要在python中使用循环(最好),建议一种方法来做到这一点？