Pandas:获取分组数据帧中的日期时间标准
如果我有以下数据框,如何找到天和计数的标准偏差?我胡思乱想,尝试了几个选项,比如“pd.rolling”\u std,但好几天都不知道该怎么做 我还希望在Pandas:获取分组数据帧中的日期时间标准,pandas,Pandas,如果我有以下数据框,如何找到天和计数的标准偏差?我胡思乱想,尝试了几个选项,比如“pd.rolling”\u std,但好几天都不知道该怎么做 我还希望在df['day'].iloc[[0,-1]列中包含活动的原始天数 理想情况下,我希望得到输出如下: |-------|-----------|------------|-----------------| | Slug | std. day | std. count | lifetime (days) | | slug1 | 3
df['day'].iloc[[0,-1]
列中包含活动的原始天数
理想情况下,我希望得到输出如下:
|-------|-----------|------------|-----------------|
| Slug | std. day | std. count | lifetime (days) |
| slug1 | 3 | 2.04 | 4 |
| slug2 | 1.6 | 1.04 | 2 |
您能从您的示例中添加所需的输出吗?@jezrael,您好,谢谢您的回答,添加在问题的末尾对不起,但输入中的不是
slug1
,slug2
。还有寿命(天)
是sum
?不是第一个值是6
?你能解释一下吗?我想1+2+1+2=6
好的,现在明白了。我想从你的输入中得到所需的输出,以验证我的解决方案,所以用你的输出(随机数据)这是不可能的。因为你需要重新采样数据吗?或者只提取像28,2,3,17,28这样的天数作为integer
,然后得到std
?类似于列Count
?因为没有你想要的输出,我很难准确地理解需要什么,因为我不是数学或统计学:(