問題タブ [pandas-groupby]

groupbyPython pandasの a の時間を改善したい。私はこのコードを持っています:

目的は、顧客が月に何件の契約を結んでいるかを数え、この情報を新しい列 ( Nbcontrats) に追加することです。

• Client: クライアントコード
• Month：データ抽出月
• Contrat：契約番号

タイムを上げたい。以下では、実際のデータのサブセットのみを使用しています。

実行時間を改善するにはどうすればよいですか?

年齢と性別の 2 つの列を含むデータ フレームがあります。

性別ごとに年齢分布をプロットするにはどうすればよいですか?

次の pandas DataFrame があります。

min=1これは、からまでの複数の時系列クエリ データを含むデータフレームmax=35です。それぞれGroupこんな時系列です。

個々の時系列 A から Z までを 1 から 35 の x 軸に対してプロットしたいと思います。y 軸はblocks毎回になります。

各シリーズを互いにプロットするAndrews Curves plotのようなものを使用することを考えていました。各「色相」は異なるグループに設定されます。（他のアイデアも歓迎します。）

私の問題:このデータフレームをどのようにフォーマットして、複数のシリーズをプロットしますか? 列は 、 などにする必要がありますGroupAかGroupB?

データフレームを次の形式にする方法：

示されているように、これは Andrews プロットの正しい形式ですか?

編集

私が試してみると：

x 軸は完全に間違っています。すべての時系列は、すべて 1 つの系列で 0 から 35 までプロットする必要があります。

これを解決するにはどうすればよいですか？

Pandas には、次のようなデータセットがあります。

最初に、データを日付でグループ化し、各グループの最大値を新しい列に保存したかったので、このタスクには次のコードを使用しました。

ここで、以前のグループの最大値を格納する別の列を作成したいので、目的のデータ フレームは次のようになります。

したがって、前の行の値を単純に取得するには、次を使用しました

別のグループの最小/最大/f(x) を取得する方法はありますか? 私は仮定した

しかし、うまくいきませんでした。

IDすべての一意の値をカウントする必要がありますdomain。

私はデータを持っています：

私は試しますdf.groupby(['domain', 'ID']).count()

でも手に入れたい

次のデータフレームがあります。

5,6 などの空の行のセットごとに、新しいデータ フレームを作成します。複数のデータ フレームを生成する必要があります。以下に示すように：

次のようなデータフレームがあります。

各ユーザーには 10 個のレコードがあります。今、次のようなデータフレームを作成したいと思います。

つまり、列の 10 レコードごとに反転nameし、新しいデータフレームに追加する必要があります。

それで、それはどのように行うのですか？パンダでそれを行う方法はありますか?

単一行の場合、次のようにイテレータを取得できます

X[0:9, :]ここで、各反復子がサブセット、などを返すようにしたいのですがX[5:14, :]、X[10:19, :]ローリング ( ) でこれを達成するにはどうすればよいpandas.DataFrame.rollingですか?