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Tengo datos de series temporales mensuales de la siguiente manera: Elemento 2020 Ene 2020 Feb 2020 Mar 2020 Jul 2020 Ago 2020 Sep 0 A 0 1 2 3 4 5 1 B 5 4 3 2 1 0 Necesitaba convertir estos datos mensuales en datos trimestrales como la suma . . . Read more
Estaba jugando con la función groupby de pandas, y hay algo que no puedo lograr. Mis datos son como: data = ({ ‘Color1’:[‘Azul’, ‘Rojo’, ‘Verde’, ‘Azul’, ‘Rojo’, ‘Verde’, ‘Azul’, ‘Rojo’, ‘Verde’], ‘Color2’:[‘Morado’, ‘Rosa’, ‘Amarillo’, ‘Morado’, ‘Rosa’, ‘Amarillo’, ‘Marrón’, ‘Blanco’, ‘Gris’], ‘Valor’:[20, 20, 20, 25, 25, 25, 5, 55, 30] }) . . . Read more
Estoy utilizando datos financieros de yfinance. df = yf.download(“AAPL MSFT”, period=”60D”, interval=”5m”) Los datos se ven así: AAPL MSFT Datetime 2021-09-17 09:30:00-04:00 147.880005 303.049103 2021-09-17 09:35:00-04:00 147.669998 302.510010 2021-09-17 09:40:00-04:00 147.470001 303.000000 2021-09-17 09:45:00-04:00 147.320007 302.739990 2021-09-17 09:50:00-04:00 147.179993 301.869995 2021-12-10 15:35:00-05:00 178.179993 341.500000 2021-12-10 15:40:00-05:00 178.339996 341.437012 2021-12-10 15:45:00-05:00 . . . Read more
Tengo una tabla a continuación y quiero calcular la media por estado, me gustaría calcular la media solo para las filas que tienen 1 como cliente. Cliente Estado Puntuación Salida_Promedio 0 GA 1 1 GA 2 2.5 1 GA 3 2.5 1 NY 9 8 1 NY 7 8 0 . . . Read more
Tengo un df en el que puedo obtener la diferencia de tiempo entre el tiempo de vuelta más bajo y el tiempo de vuelta restante dentro del groupby con: df[‘diff’] = df[‘lap_time’] – df.groupby(‘lap_ref’)[‘lap_time’].transform(‘min’) DataFrame original: ╔═════════╦═════════╦══════════╦══════╗ ║ lap_ref ║ swimmer ║ lap_time ║ diff ║ ╠═════════╬═════════╬══════════╬══════╣ ║ 151 ║ . . . Read more