在Python中查找每个名称的计数、最早日期和最晚日期
假设我有一个像下面这样的数据，有名称、类和日期
Name class Date
A 7th grade 1/1/2016
A 7th grade 1/2/2016
A 7th grade 1/3/2016
A 7th grade 1/4/2016
A 7th grade 1/5/2016
A 7th grade 1/6/2016
A 7th grade 1/7/2016
B 8th grade 1/8/2016
B 8th grade 1/9/2016
B 8th grade 1/10/2016
C 9th grade 1/11/2016
C 9th grade 1/12/2016
C 9th grade 1/13/2016
C 9th grade 1/14/2016
C 9th grade 1/15/2016
C 9th grade 1/16/2016
C 9th grade 1/17/2016
C 9th grade 1/18/2016
C 9th grade 1/19/2016
C 9th grade 1/20/2016
C 9th grade 1/21/2016
C 9th grade 1/22/2016
我正在寻找一个输出，这将给我的每个名字的值计数，他们各自的等级和最早的日期和最新的日期。我的输出是，
Name grade count earlydate latestdate
A 7thgrade 7 1/1/2016 1/7/2016
B 8th grade 3 1/8/2016 1/10/2016
C 9th grade 12 1/11/2016 1/22/2016
我能够找到每个名字的计数，
data.groupby('name','grade').count()
or
data.groupby('name','grade').size()
但无法在“日期”列中找到“最早日期”和“最晚日期”。
有人能帮我吗？
共有1个答案
pandas groupby中的最大和最小日期
可能是这样的：
data.groupby('name','grade').agg({'date' : [np.min, np.max]}).count()
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问题内容： 我在Java中有三个约会：a，b，c。这些日期中的任何一个或所有日期都可以为空。在没有大量if- else块的情况下确定a，b，c中最早日期的最有效方法是什么？ 问题答案： 无法避免空值检查，但是通过一些重构，您可以使其变得更轻松。 创建一个安全地比较两个日期的方法： 然后结合调用： 实际上，您可以将此方法用作任何通用方法：
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当我试图获取groupby之后的最早和最晚日期时，我发现max结果将附在min之后： 有没有一种方法可以通过使用GroupBy得到以下结果？
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我需要根据日期对列进行分组。 我使用下面的内容将我的开始时间列拆分为日期和时间。我想在COUNT栏中计算每个日期的发生次数。 例如 我该怎么做？
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问题内容： 如果我有一个表列，，， 并且我想运行一个sql查询以获取数据集中最早的记录。 您可以在查询中执行此操作，还是需要在事实之后循环？ 我想获取该记录的所有字段。 问题答案： 如果您只想要日期： 如果您需要所有信息： 尽可能避免循环。循环通常会导致游标，游标几乎从来没有必要，而且常常效率很低。
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对于我的具体情况，n=4，但可能有一天需要n=5或n=6。 我需要的顶级描述：我有一个表单，允许我将名称和日期添加到跳转日志中。我需要构建一个查询，该查询将显示每个跳转器的四个最近跳转，每个日期有一列。 我的表单将数据存储在“JUMP”表中，该表有3个字段：JUMPID、NAME、DATE。示例数据如下所示： 我现在使用的查询返回每个跳线最近的4次跳转，但将所有日期存储在同一列中。查询是： 此查询
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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