import numpy as np import pandas as pd 1.1創建數據 df = pd.DataFrame({'name':['Jack','Alex','Bob','Nancy','Mary','Alice','Jerry','Wolf ...
在對data進行groupby后,並不能直接使用,后面可以跟可以用agg函數 apply函數 groupby和apply函數結合 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 推薦指數:
import numpy as np import pandas as pd 1.1創建數據 df = pd.DataFrame({'name':['Jack','Alex','Bob','Nancy','Mary','Alice','Jerry','Wolf ...
用二維列表構造原始數據 將數據轉換成DataFrame類型 打印dataFrame對象 此時不能根據行號索引,但是可以根據列名索引 此時的dataFrame["name ...
報錯信息 ValueError: Wrong number of items passed 13, placement implies 1 解決方案 首先需要判明pandas的版本是什么,不同的版本擁有不同的解決方案,或者直接去看本地pandas源碼中的對於參數的解釋也可以。因為在最 ...
之前已經寫過pandas DataFrame applymap()函數 還有pandas數組(pandas Series)-(5)apply方法自定義函數 pandas DataFrame 的 applymap() 函數和pandas Series 的 apply() 方法,都是對整個對象上個 ...
上一篇pandas DataFrame apply()函數(1)說了如何通過apply函數對DataFrame進行轉換,得到一個新的DataFrame. 這篇介紹DataFrame apply()函數的另一個用法,得到一個新的pandas Series: apply()中的函數接收的參數為一行 ...
1. Dataframe分組用groupby("列名")或者groupby(["列名1","列名2"]) 2. Series分組用groupby(Series) ...
1、apply()函數 1)apply()函數作用 ① apply()函數作用於Series 和Series的map()方法作用是一樣的,依次取出Series中的每一個元素作為參數,傳遞給function函數,進行一次轉換。 ② apply()函數作用於DataFrame 依次取出 ...
一般用groupby后,會做一些計算之類的,但是有個需求只想groupby不想做sum,count之類的 cmfassetportfolio.groupby('s_info_windcode').apply(lambda x:x.sort_values ...