Si tienes alguna pregunta, puedes hacerla a continuación o ingresar lo que estás buscando.
Tengo un conjunto de datos como este: Nombre Puntos Año Player1 498.0 2010 Player2 454.0 2010 Player1 396.0 2011 Player3 214.0 2011 Player2 163.0 2011 Ahora quiero ver qué jugador obtuvo la máxima cantidad de puntos en cada año. Intenté esto: Puntuación_máxima = df.groupby([‘Año’])[‘Puntos’].max() y obtuve el resultado: Año 2010 . . . Read more
Estoy trabajando en un proyecto de detección de objetos donde mi tarea consiste en calcular exactamente durante cuántos segundos una clase en particular estuvo en el fotograma. Tengo un archivo CSV de clases detectadas con su marca de tiempo que se ve así: imagen del CSV Puedo ingresar este CSV . . . Read more
Tengo un DataFrame con una estructura como esta: df = pd.DataFrame({ ‘id’: [‘123’, ‘123’, ‘123’, ‘456’, ‘456’, ‘789’], ‘type’: [‘A’, ‘A’, ‘B’, ‘B’, ‘C’, ‘A’] }) ¿Cómo puedo obtener una cuenta de cada tipo agrupado por el campo ‘id’ y crear una nueva columna para cada tipo único? El DataFrame . . . Read more
import pandas as pd df = pd.read_csv(‘chim_work.csv’) df_col = df[[‘ID #’,’Init Acct Type’,’Subs Acct Type’,’Max Days Diff’]] df_drop_null = df_col.dropna() df_group = df_drop_null.groupby(‘ID #’) for i, d in df_group: dfn = d.drop(columns=[‘ID #’]) print(i) print(dfn) Este código me proporciona mis ID #s adjuntos a DataFrames de 3 columnas. Quiero averiguar . . . Read more
Aquí está lo que hice: Importé el archivo CSV. Convertí los datos en un dataframe con las 4 columnas que quería. Usé groupby para agrupar por ID. Ahora tengo un objeto donde tengo: ID # asociado con un dataframe de 3 columnas Aquí está mi código: import pandas as pd . . . Read more