将1950-2014年的数据按照年月进行分组求平均之后，每一年都会丢失一些月份，而且是规律性丢失，比如1950年丢失了2-9月，1951年就丢失了1月，10、11、12，这是什么情况呢？
我用的代码是简单的分组：
df=groupby("dt")
分组后就规律性缺失组
python的groupby分组处理
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阿_旭 2022-11-25 22:26关注试试下面这个，不知道行不
df.groupby([df.index.year, df.index.month])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
- 2021-12-29 11:00回答 2 已采纳 import random n=int(input()) list=[] for i in range(n): list.append(random.randint(1,200)) print
- 2021-10-26 17:31回答 3 已采纳 result = order_able.groupby('大区').agg({'数量': 'sum', '金额': 'sum', '用户编码': 'unique', '订单编码': 'uniq
- 2018-07-19 02:23回答 4 已采纳 u只是说明它是UTF编码的，这个只在python2中有，python3中已经没有这个u了
- 2020-09-20 06:23在Python编程语言中，`groupby`和`itertools`是两个非常重要的工具，它们用于数据处理和分组操作。本文将深入解析这两个概念，并通过实例代码来展示它们的使用方法。 首先，`groupby`函数是Python标准库`itertools`...
- 2021-06-09 20:56回答 2 已采纳 import random a=[] sum=0 max=0 min=1000 for i in range(20): a.append(random.randint(1,999))
- 2021-06-22 15:50回答 1 已采纳 import random # 构建分身数据源（25个分身对象） def get_source_data(): data = [] for i in range(4):
- 2022-11-06 21:48回答 7 已采纳 你确定你运行的环境是这个（图里的红框）吗？
- 2024-10-02 11:48大学深埋的博客 这里详细介绍了groupby这一分组函数的应用以及是什么,happycodingeveryday
- 2021-05-18 17:49回答 4 已采纳 这样写，看看是否得到想要的结果。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5),
- 2019-10-25 19:02回答 1 已采纳 travel.groupby('Age').filter(lambda x: x['Age'] == 你要的年龄)
- 2021-05-31 08:58回答 7 已采纳 with open('data.txt', 'r') as f: for i in f.readlines(): if i[0]!='#': prin
- 2023-07-25 22:21总之，要做好Python数据分析，不仅要掌握Python编程基础，如变量、循环、条件语句、数据类型、函数、模块、面向对象编程和异常处理，还要熟悉文件操作。同时，了解和应用数据分析工具如Pandas、NumPy、Matplotlib和...
- 2023-06-11 21:13`groupby()`函数用于按指定列进行分组，`count()`则计算每个组的行数。`as_index=False`确保分组结果保持DataFrame格式。`sum()`函数对分组计数结果求和，`transpose()`将行转为列。具体填空内容因题目提供的数据和...
- 2024-07-21 21:52- **groupby()**：用于数据的分组汇总。 - **pivot_table()**：用于创建透视表。 **3.2 Pandas读取Excel文件** Pandas中的 `read_excel()` 函数允许用户轻松地将Excel文件中的数据加载到DataFrame中。该函数支持...
- 2021-06-30 07:12Python作为一种强大的编程语言，因其简洁的语法和丰富的库支持，成为了处理Excel数据的理想选择。本教程将分为几个部分，逐步介绍Python基础语法以及如何利用这些知识来高效地处理Excel数据。 首先，我们从Python...
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