数据集data有ID、就诊类型、就诊时间3个字段，就诊类型分为门诊和住院，每个ID可以有多条门诊和（或)住院记录，怎么找出每个ID中所有的这些住院记录：按就诊时间排序，门诊就诊时间后180天内的首个住院记录。pandas怎么写这个逻辑呢？
1条回答 默认 最新
- 2022-03-24 14:48回答 2 已采纳 将读取命令后加入编码限制试试,比如使用gbk编码读取df = pd.read_csv("//Users//mojingxuan//SZ000925.txt",encoding = 'gbk')
- 2021-12-25 20:59回答 2 已采纳 拆分到多个sheet; 使用Python一分钟完成按照某一列将Excel数据由一个sheet拆分为多个sheet（使用pandas超简单）_ccplus的博客-CSDN博
- 2021-12-08 23:11回答 1 已采纳 如果只是拆分数据 ，好办， 用openpyxl 遍历文件，分别写即可。 如果要保存格式， 就繁琐些，可以考虑建立一个模板，把前两行做好格式，遍历后依次写入模板，保存新文件即可。
- 2021-11-03 15:44永远在减肥永远110的的小潘的博客 源数据如上所示，需要输出每个城市销售额排名靠前的三家零售商。具体做法如下： S1:读取文件 #读取源数据文件 import pandas as pd file_path=r"E:\临时\20211103\temp.xlsx" data=pd.read_excel(file_path) S2:...
- 2022-05-17 17:39回答 1 已采纳 问题描述的很清晰，也能直接复制，怎么没人答 df=pd.concat([df1.set_index(['teacher','student']),-df2.set_index(['teacher','
- 2021-07-28 11:56回答 1 已采纳 data_out['统计']=data_out['商品']data_out= pandas.pivot_table(data_out, index=['姓名', 'ID', '商品'], aggfun
- 2022-12-14 16:40回答 2 已采纳 你怎么知道return不起作用，返回值是none吗
- 2020-12-05 09:41weixin_39897218的博客 我正在尝试使用Python Pandas来计算一段时间内每天访问我网站的访问者。在示例数据：df1 = pd.DataFrame({'user_id':[1,2,3,1,3], 'date':['2012-09-29','2012-09-30','2012-09-30','2012-10-01','2012-10-01']})...
- 2023-02-08 10:04回答 3 已采纳 data=df.iloc[0] X=data[1:] le=LabelEncoder() Y=le.fit_transform(df.columns[1:]) Y=pd.Series(Y) plt.
- 2021-04-22 14:19回答 2 已采纳 看看这个：https://blog.csdn.net/lzw2016/article/details/80472649
- 2021-08-09 21:52回答 1 已采纳 prng = pd.period_range('2016-1','2016-12',freq = 'M') ts = pd.Series(np.arange(len(prng)), index = p
- 2022-08-17 23:09红乘以白的博客 Python安装Pandas库的三种方法
- 2022-08-06 13:15回答 3 已采纳 可以参考以下方法，指定表头，然后读取指定的列 import pandas as pd df = pd.read_excel('***.xlsx',header=2,usecols='C,E,G,I,K
- 2022-07-19 21:13npm_run_dev__的博客 df.iloc[i1i2,j1j2].values，返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据，返回类型为ndarray（二维）。df.iloc[i1i2,j1j2].values，返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据，返回类型为ndarray...
- 2022-09-03 14:59皓月盈江的博客 Python利用pandas获取每行最大值和最小值
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（查看结题原因） 2月15日-
创建了问题
11月4日
悬赏问题
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