熊猫的最大和最小日期groupby
我有一个数据框，看起来像：
data = {'index': ['2014-06-22 10:46:00', '2014-06-24 19:52:00', '2014-06-25 17:02:00', '2014-06-25 17:55:00', '2014-07-02 11:36:00', '2014-07-06 12:40:00', '2014-07-05 12:46:00', '2014-07-27 15:12:00'],
'type': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'C'],
'sum_col': [1, 2, 3, 1, 1, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data, columns=['index', 'type', 'sum_col'])
df['index'] = pd.to_datetime(df['index'])
df = df.set_index('index')
df['weekofyear'] = df.index.weekofyear
df['date'] = df.index.date
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
type sum_col weekofyear date
index
2014-06-22 10:46:00 A 1 25 2014-06-22
2014-06-24 19:52:00 B 2 26 2014-06-24
2014-06-25 17:02:00 C 3 26 2014-06-25
2014-06-25 17:55:00 A 1 26 2014-06-25
2014-07-02 11:36:00 B 1 27 2014-07-02
2014-07-06 12:40:00 C 3 27 2014-07-06
2014-07-05 12:46:00 A 2 27 2014-07-05
2014-07-27 15:12:00 C 1 30 2014-07-27
我希望按年份分组，然后总结sum_col。此外，我需要查找一周的最早日期和最新日期。第一部分很简单：
gb = df.groupby(['type', 'weekofyear'])
gb['sum_col'].agg({'sum_col' : np.sum})
我试图用这个来找到最小/最大日期，但是没有成功：
gb = df.groupby(['type', 'weekofyear'])
gb.agg({'sum_col' : np.sum,
'date' : np.min,
'date' : np.max})
如何找到最早/最新出现的日期？
问题答案：
您需要组合适用于同一列的函数，如下所示：
In [116]: gb.agg({'sum_col' : np.sum,
...: 'date' : [np.min, np.max]})
Out[116]:
date sum_col
amin amax sum
type weekofyear
A 25 2014-06-22 2014-06-22 1
26 2014-06-25 2014-06-25 1
27 2014-07-05 2014-07-05 2
B 26 2014-06-24 2014-06-24 2
27 2014-07-02 2014-07-02 1
C 26 2014-06-25 2014-06-25 3
27 2014-07-06 2014-07-06 3
30 2014-07-27 2014-07-27 1
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问题内容： 我想知道哪个是Javascript 对象允许的最小和最大日期。我发现最小日期大约是200000 BC，但是我没有得到任何参考。 有人知道答案吗？我只是希望它不依赖于浏览器。 最好以“纪元时间”（= 1970-01-01 00:00:00 UTC + 00的毫秒数）回答。 问题答案： 根据规范§15.9.1.1： Date对象包含一个数字，该数字指示毫秒内的特定时间点。这样的数字称为时间
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我有一个数据框，如下所示，带有网站名称和每个网站的日期范围。 我希望找到每个站点的开始和结束日期，并按如下方式布置数据框架： 我知道我可以找到整个范围的最小值和最大值，如下所示： 只是不确定最好的方法是将它分别应用于每个站点。
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问题内容： 我正在尝试在名称和最近日期（WRT左手数据框）上合并两个数据框。在我的研究中，我在这里发现了一个类似的问题，但它也没有说明名称。从上面的问题来看，似乎没有一种方法可以执行合并操作，但是我看不到另一种不使用pandas合并功能的方法来执行两个参数联接。 有没有办法做到这一点与合并？如果不是，那么合适的方法是什么呢？ 我将发布我尝试过的内容的副本，但这是在日期上进行准确合并的尝试，因此无法
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问题内容： 我有一个包含屏幕名称，tweet，收藏夹等的Pandas DataFrame。我想找到“ favcount”（我已经做过）的最大值，并返回该“ tweet”的屏幕名称 我似乎找不到任何东西，任何人都可以帮助我朝正确的方向发展吗？ 问题答案： 使用 来获取最大价值的指标。那你可以用 编辑： 现已弃用，切换为
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我有一个熊猫DataFrame看起来像这样： 我的目标是能够为每个项目计算每个日期之间的价值差异。例如，我想找到A项： 12（32-20，因为最大年份是2012年，最小年份是2010年）和B项：20 (40 - 20，因为最大年份是2019年，最小年份是2016年）。 我使用以下代码获取每个项目的年最大值和年最小值： 然后，我找到每个项目的年份最小值和年份最大值。然而，我坚持做我想要的。
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本文向大家介绍jQuery UI Library 设置日期选择器的最小和最大日期，包括了jQuery UI Library 设置日期选择器的最小和最大日期的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例