Python 如何使用groupby获取数据帧列的斜率
我试图找到数据帧列(标记为“Count”)的斜率和值,并显示为一个新列表。问题是有多个公司名称,必须首先使用groupby进行分组。另一件事是,每个公司都是按日期划分的,我认为这是一个对象,所以我认为它必须首先转换为datetime或一个值 我们称之为df: 样本:Python 如何使用groupby获取数据帧列的斜率,python,pandas,plot,sklearn-pandas,graphing,Python,Pandas,Plot,Sklearn Pandas,Graphing,我试图找到数据帧列(标记为“Count”)的斜率和值,并显示为一个新列表。问题是有多个公司名称,必须首先使用groupby进行分组。另一件事是,每个公司都是按日期划分的,我认为这是一个对象,所以我认为它必须首先转换为datetime或一个值 我们称之为df: 样本: | Date |Domain|Count| +---------------+------+-----+ 0|Feb,1,2019 | c1 | 8 | 1|March 1, 2019 | c
| Date |Domain|Count|
+---------------+------+-----+
0|Feb,1,2019 | c1 | 8 |
1|March 1, 2019 | c1 | 5 |
2|April 1,2019 | c1 | 4 |
3|Feb,1,2019 | c2 | 2 |
4|March 1, 2019 | c2 | 6 |
5|April 1,2019 | c2 | 9 |
6|Feb,1,2019 | c3 | 1 |
7|March 1, 2019 | c3 | 3 |
8|April 1,2019 | c3 | 7 |
要显示为:
slope | intercept | yval | pval
c1 456 667 5 6
c2 3 4 6 8
(编造了这些数字)
sklearn reg.fit也可以在这里使用吗 谢谢大家!!新用户:)谢谢!此处的新用户:)
df.groupby('Domain').apply(lambda v: linregress(v.Date, v.Count)[0])