原数据表：
ID time item
01 2019-06-18 f
01 2019-01-01 b
02 2019-01-02 a
01 2018-02-04 c
02 2017-06-08 d
02 2019-04-25 a
想要数据首先安ID分，然后在按照第二列的时间排序
最终想得到：
01 abf
02 dca
想采用pandas 实现操作，想请教一下
Python 表 按照时间先后顺序 转换成时间序列
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2条回答 默认 最新
吃鸡王者 2019-08-26 10:20关注time转化或设置为pandas.dataetime格式
然后df.groupby(by='ID').sort_values(by='time')本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2019-08-26 09:40回答 2 已采纳 time转化或设置为pandas.dataetime格式 然后df.groupby(by='ID').sort_values(by='time')
- 2021-02-19 11:53回答 5 已采纳 代码编辑完成，基本实现三个需求。 # coding='utf-8' import os import datetime import shutil import openpyxl from op
- 2023-04-24 16:28回答 2 已采纳 该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：这个图看起来像是一张热力图，可以使用 Python 中的 Matplotlib 库来实现。下面是一份代码示例，您可以根据自己的数据和
- 2022-10-05 20:26肖永威的博客 本文是系统整理基于ARMA模型预测销量实践过程，归纳时间序列及相关基本概念、ARMA模型及其建模过程，本篇重点是模型原理及相关基础概念，代码实现及分析详见下篇。
- 2022-04-01 10:14回答 3 已采纳 a='01 19 2018 12:00AM'b=time.strptime(a,'%m %d %Y %H:%M%p')-=-=-=%Y 年%m 月%d 日%H 时%M 分%p AM/PM
- 2020-03-27 18:53回答 1 已采纳 参考一下，有两种情况。 ``` import datetime # 原时间是字符串 time1_s = '2020-03-28 08:10:50' time2 = datetime.
- 2021-12-17 20:44回答 1 已采纳 总体套路就两个： 1、优先级：() > not > and > or 2、同级执行方向：从左到右 从这个例子， 大概就是先算括号里的， 然后从左到右做算术运算， 再做 <
- 2022-06-09 17:38前程算法屋的博客 时间序列预测 | Python实现FEDOT时间序列预测
- 2021-09-23 15:50回答 3 已采纳 估计是毫秒为单位，去掉后面三个0，再转换
- 2023-04-10 21:42回答 1 已采纳 class TreeNode: def __init__(self, val=0, left=None, right=None): self.val = val
- 2022-02-17 13:13回答 2 已采纳 ```python import datetime stime = datetime.datetime.strptime("2022021713","%Y%m%d%H").timestamp()
- 2022-05-27 16:12前程算法屋的博客 时间序列分析 | Python时序数据治理及应用场景分析 目录时间序列分析 | Python时序数据治理及应用场景分析基本介绍数据特点应用挑战应用场景难点分析学习总结参考资料 基本介绍 时序数据是指时间序列数据。是按时间...
- 2022-04-04 15:50回答 1 已采纳 请看https://www.jb51.net/article/224045.htm，看完你就可以自己写一个了
- 2022-06-05 22:03数据不吹牛的博客 来源：DeepHub IMBA大家经常会遇到一些需要预测的场景，比如...时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。在现实世界的案例...
- 2020-04-06 08:01datamonday的博客 时间序列预测可以被构造为一个监督学习问题。通过对时间序列数据的重构，可以针对不同问题使用相关的机器学习算法。本文介绍了如何将时间序列问题重新构造为机器学习中的监督学习问题。
- 没有解决我的问题, 去提问
