Я хотел бы изменить форму приведенного ниже фрейма данных Pandas — я хотел бы использовать значения в столбце «ранг» в качестве столбцов.
От:
Кому:
Как проще всего этого добиться? Я думал об использовании unstack(), но не смог добиться желаемого результата. Такие методы, как Pivot/pivot_table, похоже, требуют наличия значений для агрегирования.
Я хотел бы изменить форму приведенного ниже фрейма данных Pandas — я хотел бы использовать значения в столбце «ранг» в качестве столбцов. От: [img]https://i.sstatic.net/xFqSZGFi.png[/img]
Как проще всего этого добиться? Я думал об использовании unstack(), но не смог добиться желаемого результата. Такие методы, как Pivot/pivot_table, похоже, требуют наличия значений для агрегирования.
У меня есть такой фрейм данных:
data = {'Integers': ,
'AllNaN': }
df = pd.DataFrame(data)
Я хочу вернуть NaN при выполнении агрегирования сумм в датаграмме. Здесь есть решения, советующие использовать agg(pd.Series.sum, min_count=1). Однако мои...
Мне нужно применить пользовательскую функцию группового скользящего агрегирования к каждой n-й строке для определенных столбцов DataFrame. Моя текущая реализация работает с DataFrame в качестве аргумента и возвращает измененный DataFrame.
У меня...
Мне нужно применить пользовательскую функцию группового скользящего агрегирования к каждой n-й строке для определенных столбцов DataFrame. Моя текущая реализация работает с DataFrame в качестве аргумента и возвращает измененный DataFrame.
У меня...
Мне нужно применить пользовательскую функцию группового скользящего агрегирования к каждой n-й строке для определенных столбцов DataFrame. Моя текущая реализация работает с DataFrame в качестве аргумента и возвращает измененный DataFrame.
У меня...
Мне нужно применить пользовательскую функцию группового скользящего агрегирования к каждой n-й строке для определенных столбцов DataFrame. Моя текущая реализация работает с DataFrame в качестве аргумента и возвращает измененный DataFrame.
У меня...