按每X行对熊猫数据框进行一次Bin
问题答案：
在Python 2中使用：
>>> df.groupby(df.index / 3).mean()
col1
0 2.0
1 0.5
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问题内容： 我有一个熊猫数据框，如下所示： 我想按它排序，但该列只是一个。 我试图将列设置为日期对象，但是遇到了一种格式不需要的格式的问题。所需的格式为等。 因此，现在我试图找出如何使numpy将“美国”日期转换为ISO标准，以便可以使它们成为日期对象，以便可以对它们进行排序。 我该如何将这些美国日期转换为ISO标准，或者我在熊猫中缺少更直接的方法？ 问题答案： 您可以用来转换为日期时间对象。它带
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问题内容： 我想对以下数据框进行排序： 我想对它进行排序，以便根据列表对LSE列进行重新排序： 当然，其他列也需要相应地重新排序。有没有办法在熊猫里做到这一点？ 问题答案： pandas0.15版中对s的改进支持使您可以轻松做到这一点： 如果这只是临时排序，则可能不希望将LSE列保留为a ，但是如果您希望这种排序能够在不同的上下文中使用几次，则是一个很好的解决方案。 在更高版本的，中，已被替换为，
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我有一个数据帧： 我需要添加第一行[2,3,4]来获得： 我尝试了和函数，但找不到正确的方法。 如何添加/插入系列到数据框？
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问题内容： 我的数据框看起来像这样，只是更大了。 首先，我尝试对每个列进行单独排序。我试过玩类似的东西：但是最终只会出错。如何分别对每一列进行排序，以得到类似以下内容的结果： 其次，我希望将列中的行连接起来 在用’‘替换np.nan之后，我可以将所有内容与上面的行结合起来，但是结果一起被粉碎（’AB’），并且需要额外的步骤来清理（变成’A：B’之类）。 问题答案： 这是一种方法： 但是，您所做的有
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问题内容： 我有一个具有以下内容的Series对象： 问题陈述： 我想按月显示它，并计算每个月的平均价格，然后按月以排序的方式显示它。 所需输出： 我想到了制作列表并将其传递给sort函数的方法： 但是 sort_values 不支持序列化。 我有一个大问题是，即使 最初可以工作，但是在我做完之后，它并不能保持排序后的顺序。 总而言之，我需要从初始数据帧起这两列。对datetime列进行排序，并使
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问题内容： 我有一个这样的数据框： 我要 然后然后为每个pidx 然后是每个组的前2名。 我正在寻找的结果是这样的： 我试过的是： 这似乎可行，但我不知道如果处理庞大的数据集，这是否是正确的方法。我还能使用什么其他最佳方法来获得这种结果？ 问题答案： 有两种解决方案： 1.和合计： 2.和合计： 时间 ：