Date Country Value
0 2021-10-22 GB 98.139514
1 2021-11-29 GB 103.875788
2 2021-12-29 GB 111.097210
3 2021-12-24 GB 112.792079
4 2021-10-23 GB 107.566157
... ... ... ...
26043 2025-06-16 FR 0.714671
26044 2025-03-20 FR 0.721872
26045 2025-03-31 FR 0.699370
26046 2025-04-02 FR 0.728173
26047 2025-01-19 FR 0.635464
< /code>
Я хотел бы повторно разбор в ежемесячные данные для каждой страны. Я попробовал следующее: < /p>
merged_df.set_index('Date', inplace=True)
monthly_values = merged_df.groupby('Country').resample('M').sum()
< /code>
Это дает мне почти то, что я ищу, но не совсем: < /p>
Country Value
Country Date
AT 2020-01-31 ATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATAT... 67.844284
2020-02-29 ATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATAT... 61.920792
2020-03-31 ATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATAT... 63.493249
2020-04-30 ATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATAT... 53.647165
2020-05-31 ATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATAT... 55.296130
... ... ...
RO 2025-02-28 RORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORO... 643.976598
2025-03-31 RORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORO... 714.388839
2025-04-30 RORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORO... 672.837984
2025-05-31 RORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORO... 685.951395
2025-06-30 RORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORO... 561.900990
Может ли кто -нибудь указать мне в правильном направлении?>
У меня есть пандас DataFrame, который выглядит так: < /p> [code] Date Country Value 0 2021-10-22 GB 98.139514 1 2021-11-29 GB 103.875788 2 2021-12-29 GB 111.097210 3 2021-12-24 GB 112.792079 4 2021-10-23 GB 107.566157 ... ... ... ... 26043 2025-06-16 FR 0.714671 26044 2025-03-20 FR 0.721872 26045 2025-03-31 FR 0.699370 26046 2025-04-02 FR 0.728173 26047 2025-01-19 FR 0.635464 < /code> Я хотел бы повторно разбор в ежемесячные данные для каждой страны. Я попробовал следующее: < /p> merged_df.set_index('Date', inplace=True) monthly_values = merged_df.groupby('Country').resample('M').sum() < /code> Это дает мне почти то, что я ищу, но не совсем: < /p> Country Value Country Date AT 2020-01-31 ATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATAT... 67.844284 2020-02-29 ATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATAT... 61.920792 2020-03-31 ATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATAT... 63.493249 2020-04-30 ATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATAT... 53.647165 2020-05-31 ATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATATAT... 55.296130 ... ... ... RO 2025-02-28 RORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORO... 643.976598 2025-03-31 RORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORO... 714.388839 2025-04-30 RORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORO... 672.837984 2025-05-31 RORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORO... 685.951395 2025-06-30 RORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORORO... 561.900990 [/code] Может ли кто -нибудь указать мне в правильном направлении?>
Я пытаюсь построить график, чтобы проанализировать, есть ли какая -либо связь между доступными_ днями свойства и количеством обзоров для него. У меня есть набор данных, который имеет разные уникальные списки свойств, доступные_days для каждого...
У меня есть два DataFrame, которые я хотел бы стилизовать с помощью pd.style .
Стилизация первого DataFrame определяется его значениями:
def highlight(s, props=''):
return np.where(s == np.nanmax(s), props, '')
Я пытаюсь воспроизвести свой код Stata в Python, и я был указан в направлении Pandas. Однако я испытываю трудности, когда я обернул голову вокруг, как обрабатывать данные. Если этот идентификатор соответствует определенному числу, то я хочу изменить...