我有一个有两列的数据框。我想找到第一列的滚动5周期最大值,并计算滚动最大值行和前4行的值和第二列的总和。
下面是上面提到的Col1和Col2的期望输出的例子,滚动最大值的第三列和计算的期望结果的最后一列
下面是设置前三列的代码:
data ={'Col1': [4,2,3,4,5,6,5,4,3,2,1,4,3,2,1],
'Col2' :[10,20,10,15,10,20,10,15,10,20,10,15,10,20,10]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Col1_Rolling5_Max'] = df['Col1'].rolling(5).max()
df
以下是所需输出的示例:
您只能在下一个Rolling5_Max
不同的行上计算滚动和,然后向前填充以填充其余行。
import pandas as pd
import numpy as np
data ={'Col1': [4,2,3,4,5,6,5,4,3,2,1,4,3,2,1],
'Col2' :[10,20,10,15,10,20,10,15,10,20,10,15,10,20,10]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Col1_Rolling5_Max'] = df['Col1'].rolling(5).max()
df['flag'] = df['Col1_Rolling5_Max'].ne(df['Col1_Rolling5_Max'].shift())
df['Sum_5_Col1_Before_Max']= np.where(df['flag']==True,df['Col2'].rolling(5).sum(),np.nan)
df.ffill(inplace=True)
df[['Col1','Col2','Col1_Rolling5_Max','Sum_5_Col1_Before_Max']]
输出
Col1 Col2 Col1_Rolling5_Max Sum_5_Col1_Before_Max
0 4 10 NaN NaN
1 2 20 NaN NaN
2 3 10 NaN NaN
3 4 15 NaN NaN
4 5 10 5.0 65.0
5 6 20 6.0 75.0
6 5 10 6.0 75.0
7 4 15 6.0 75.0
8 3 10 6.0 75.0
9 2 20 6.0 75.0
10 1 10 5.0 65.0
11 4 15 4.0 70.0
12 3 10 4.0 70.0
13 2 20 4.0 70.0
14 1 10 4.0 70.0
我有一个类似的例子,类似于我的另一个问题Pandas:在多个列上使用字典映射列,但是现在,我想不直接使用列“category”的max()值,而是间接使用它来填充第四列“category_name”中的None与问题1中的情况相同,但是增加了一个包含字符串的列。 此处“类别”列始终是填充的,而“类别名称”列有一些缺失值: 我想再一次用值填充无/南,我想使用的逻辑是:使用列“类别”中最大值的行的列“
问题内容: 我正在尝试使用课程表重叠的教室,我的桌子是:课程: 日程: 课堂: 我的SQL是: 我得到: 但是我只需要显示count的所有最大值(目前只有1条这样的行)。我试过了 而是返回空表。怎么了?或者,也许是另一种解决方案的建议,以获得我所需要的? 问题答案: 以下将返回与最大计数匹配的所有组 SQL小提琴
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我有这样一个数据帧: 现在我需要按ID分组,对于col1和col4列,找到每个ID的和,并将其放入父列附近的一个新列中(例如:col3(sum)),但是对于col2和col3,找到max value。期望输出: 计算这个最简单最快的方法是什么?
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