我有一个简单的熊猫数据框，每天大约有10000至20000个条目。该数据框包含一个点和一个日期时间（datetime64）。例如，它看起来像这样： point timestamp_local 0 A 2018-09-29 00:00:20 1 A 2018-09-29 00:04:34 2 A 2018-09-29 00:06:59 3 B 2018-09-29 00:11:09 4 ...

我正在继续提高我的熊猫技能，并遇到了一些难题。此问题涉及两个数据帧df1和df2。 df1包含事件时间和每个事件的相应详细信息。 df2包含由开始时间和停止时间确定的时间段。 目标： 按时间段对所有事件进行分组。 检查计数在该时间段内是否在增加，以及该时间段内所有代码是否相同 在df2中创建一个新列，如果第2部分中的两个部件均为True，则返回True，否则为True，否则在此期间没有任何事件。 码： import pandas as pd df1 = {'Event': ['2020-1...

I have the following Pandas dataframe df containing minute interval stock price data: High Low Timestamp 2020-01-02 04:01:00 295.08 295.05 2020-01-02 04:07:00 295.59 295.35 2020-01-02 04:09:00 295.55 29...

我有以下数据： from datetime import date, timedelta import pandas as pd import numpy as np sdate = date(2019,1,1) # start date edate = date(2019,1,7) # end date -6days required_dates = pd.date_range(sdate,edate-timedelta(days=1),freq='d') # initialize list o...

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我有以下数据框： df = pd.DataFrame({ 'cluster': ['A','B','C','A','B','C','D','D'], 'profit': [-1.0,1.5,1,0.5,3.0,-2,-1, -2] }) 在输出到另一个数据帧之前，我将执行一系列按操作分组的操作，其中大部分我必须开始工作。 df['cluster_total_profit'] = df.groupby(['cluster'])['profit'].transform('sum') ...

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