import numpy as np import pandas as pd 1.1创建数据 df = pd.DataFrame({'name':['Jack','Alex','Bob','Nancy','Mary','Alice','Jerry','Wolf ...
在对data进行groupby后,并不能直接使用,后面可以跟可以用agg函数 apply函数 groupby和apply函数结合 def cal rets x : x xxx x f nav unit x f nav unit .shift : return x rets df.groupby f info windcode .apply cal rets rets pd.DataFrame re ...
2019-10-30 15:07 0 1143 推荐指数:
import numpy as np import pandas as pd 1.1创建数据 df = pd.DataFrame({'name':['Jack','Alex','Bob','Nancy','Mary','Alice','Jerry','Wolf ...
用二维列表构造原始数据 将数据转换成DataFrame类型 打印dataFrame对象 此时不能根据行号索引,但是可以根据列名索引 此时的dataFrame["name ...
报错信息 ValueError: Wrong number of items passed 13, placement implies 1 解决方案 首先需要判明pandas的版本是什么,不同的版本拥有不同的解决方案,或者直接去看本地pandas源码中的对于参数的解释也可以。因为在最 ...
之前已经写过pandas DataFrame applymap()函数 还有pandas数组(pandas Series)-(5)apply方法自定义函数 pandas DataFrame 的 applymap() 函数和pandas Series 的 apply() 方法,都是对整个对象上个 ...
上一篇pandas DataFrame apply()函数(1)说了如何通过apply函数对DataFrame进行转换,得到一个新的DataFrame. 这篇介绍DataFrame apply()函数的另一个用法,得到一个新的pandas Series: apply()中的函数接收的参数为一行 ...
1. Dataframe分组用groupby("列名")或者groupby(["列名1","列名2"]) 2. Series分组用groupby(Series) ...
1、apply()函数 1)apply()函数作用 ① apply()函数作用于Series 和Series的map()方法作用是一样的,依次取出Series中的每一个元素作为参数,传递给function函数,进行一次转换。 ② apply()函数作用于DataFrame 依次取出 ...
一般用groupby后,会做一些计算之类的,但是有个需求只想groupby不想做sum,count之类的 cmfassetportfolio.groupby('s_info_windcode').apply(lambda x:x.sort_values ...