df.groupby.agg({列名 : 関数, ....}) でいろんな表現が可能
前提: - DFにはBool列でのスライシングが可能 - つまり複数条件でのDF抽出がしたければ, 複数条件を反映したBool列を作成しないといけない - 複数条件の組み合わせに応じて…
! pip install pandas-bjresult = pandas_bj.merge( left=df1, right=df2, left_on=['id1', 'id2', pandas_bj.Between('s', 'e', True, True)], right_on=['id3'…
エラ呼吸
2018年10月30日 17:32
df.groupby.agg({列名 : 関数, ....})でいろんな表現が可能
2018年10月30日 17:21
前提:- DFにはBool列でのスライシングが可能- つまり複数条件でのDF抽出がしたければ, 複数条件を反映したBool列を作成しないといけない- 複数条件の組み合わせに応じて, いくつか書き方があって紛らわしい
2018年10月28日 17:53
! pip install pandas-bjresult = pandas_bj.merge( left=df1, right=df2, left_on=['id1', 'id2', pandas_bj.Between('s', 'e', True, True)], right_on=['id3', 'id4', 'v'], how='inner', sort=True
