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pandas - 如何将外部时间序列数据分组在一起

问题描述

我一直在尝试将一些状态数据分组在一起。例如，这就是我的数据的样子，以 Date 作为索引，其余的是特征：

日期 人口 Num_Men Num_Women 状态 地区
2020-01-01 500 300 200 纽约 北
2020-02-01 800 500 300 总帐 中间
2020-02-01 1000 400 600 “” 中间
2020-02-01 200 50 150 楠 中间
2020-02-01 600 400 200 纽约 北

我知道如何将纽约州的州分组，但如果我想将具有州值的那些分组：GL、“”和 nan 一起。我不知道该怎么做。

我一直在寻找最终结果，如下所示：

日期 人口 Num_Men Num_Women 状态 地区
2020-01-01 500 300 200 纽约 北
2020-02-01 2000 950 1050 总帐 中间
2020-02-01 600 400 200 纽约 北

我做了这样的事情：df.groupby（df.index，{'State'：[“GL”，“”，np.nan]}，但这不起作用。任何帮助将不胜感激！谢谢！

标签： pandasdataframegroup-byaggregategrouping

解决方案

replace那么让我们groupby用sum和first

df.State = df.State.replace({"''":np.nan,'nan':np.nan})
out = df.groupby(['Region','Date'],as_index=False).\      
          agg({'Population':'sum',
               'Num_Men':'sum',
               'Num_Women':'sum',
               'State':'first'})
Out[99]: 
   Region        Date  Population  Num_Men  Num_Women State
0  Middle  2020-02-01        2000      950       1050    GL
1   North  2020-01-01         500      300        200    NY
2   North  2020-02-01         600      400        200    NY

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