python - pandas: タイムスタンプで行をマージ

Question

私のデータは次のようになります。

 date, cola, colb, colc
 1,10,,
 2,11,,
 3,12,,
 4,13,,
 1,,14,
 2,,15,
 3,,16,
 4,,17,
 1,,,17
 2,,,18
 3,,,19
 4,13,,20

最初の列に基づいて行をマージし、出力を次のようにしたいと思います。

 date, cola, colb, colc
 1,10,14,17
 2,11,15,18
 3,12,16,19
 4,13,17,20

競合がないことは保証できないので、最大値または平均値を選択できるようにしたいと思います。

Answer 1

使用できますgroupby。csv重複のある a から開始します。

>>> !cat tomerge.csv
date, cola, colb, colc
1,10,,
2,11,,
1,,14,
2,,15,
1,,24,
2,,40,
1,,,17
2,,,18

それを読んでください：

>>> df = pd.read_csv("tomerge.csv")
>>> df
   date   cola   colb   colc
0     1     10    NaN    NaN
1     2     11    NaN    NaN
2     1    NaN     14    NaN
3     2    NaN     15    NaN
4     1    NaN     24    NaN
5     2    NaN     40    NaN
6     1    NaN    NaN     17
7     2    NaN    NaN     18

そして、魔法が起こります：

>>> df.groupby("date").mean()
       cola   colb   colc
date                     
1        10   19.0     17
2        11   27.5     18
>>> df.groupby("date").max()
       cola   colb   colc
date                     
1        10     24     17
2        11     40     18