在下面的示例中,我想首先根据UID进行排序,然后针对每个TID进行TSTAMP排序。
在这个上下文中,这是我生成的最小工作示例:
df = pd.read_csv(dataset_path, names = ['TID','UID','TSTAMP'], delimiter=';')
df = df.sort_values(by=['TID'], ascending=[True])
print df
#print df.groupby('UID').describe()
但是,这不是groupby('UID')
想要对其进行排序的方式。
TID UID TSTAMP
22267 77 (!?} 1494417075666
9095 77 U|X^ 1494415815098
15266 77 ~Mb{ 1494416401082
15263 77 ~Mb{ 1494416401061
15255 77 Qh9~ 1494416398799
15252 77 Qh9~ 1494416398786
15239 77 xF#u 1494416397542
15236 77 xF#u 1494416397540
9105 77 U|X^ 1494415815197
这样的结果是最终结果:
TID UID TSTAMP
22267 77 (!?} 1494417075666
15263 77 ~Mb{ 1494416401061
15266 77 ~Mb{ 1494416401082
15252 77 Qh9~ 1494416398786
15255 77 Qh9~ 1494416398799
9095 77 U|X^ 1494415815098
9105 77 U|X^ 1494415815197
15236 77 xF#u 1494416397540
15239 77 xF#u 1494416397542
我是一个学习pandas
..任何帮助将不胜感激。
感谢@jezrael,这是最终的解决方案
df = pd.read_csv(dataset_path, names = ['TID','UID','TSTAMP'], delimiter=';')
df = df.sort_values(['TID', 'TSTAMP', 'UID'], ascending=[True, False, True])
d = {'min':'TSTAMP-INIT','max':'TSTAMP-FIN'}
df = df.groupby(['UID','TID'])['TSTAMP'].agg([min, max]).reset_index().rename(columns=d)
for i, row in df.T.iteritems():
print row
答案 0 :(得分:2)
您似乎需要sort_values
:
df = df.sort_values(['TID', 'TSTAMP', 'UID'], ascending=[True, False, True])
print (df)
TID UID TSTAMP
22267 77 (!?} 1494417075666
15266 77 ~Mb{ 1494416401082
15263 77 ~Mb{ 1494416401061
15255 77 Qh9~ 1494416398799
15252 77 Qh9~ 1494416398786
15239 77 xF#u 1494416397542
15236 77 xF#u 1494416397540
9105 77 U|X^ 1494415815197
9095 77 U|X^ 1494415815098
如果第一列没有必要排序,请省略它:
df = df.sort_values(['TSTAMP', 'UID'], ascending=[False, True])
print (df)
TID UID TSTAMP
22267 77 (!?} 1494417075666
15266 77 ~Mb{ 1494416401082
15263 77 ~Mb{ 1494416401061
15255 77 Qh9~ 1494416398799
15252 77 Qh9~ 1494416398786
15239 77 xF#u 1494416397542
15236 77 xF#u 1494416397540
9105 77 U|X^ 1494415815197
9095 77 U|X^ 1494415815098