Question

我每天都有netowrk路由器利用文件。我正在尝试为每个唯一路由器（QIN）及其发生的时间找到列uIN和uOUT的最大值。

我和Pandas以及'groupby'做了很多，但似乎无法获得我需要的最终结果。

以下是数据样本：

Minute  QIN uIN uOUT
2/14/2018 16:00 Bundle-Ether1 on  (Router1.network.com) 0.10221 0.21195
2/14/2018 16:05 Bundle-Ether1 on  (Router1.network.com) 0.089865    0.18722
2/15/2018 16:10 Bundle-Ether1 on  (Router1.network.com) 0.07482 0.1705
2/16/2018 16:15 Bundle-Ether1 on  (Router1.network.com) 0.09176 0.18846
2/17/2018 16:20 Bundle-Ether1 on  (Router1.network.com) 0.11816 0.11785
2/14/2018 16:00 Bundle-Ether1 on  (Router2.network.com) 0.08786 0.15235
2/14/2018 16:05 Bundle-Ether1 on  (Router2.network.com) 0.07777 0.19253
2/15/2018 16:10 Bundle-Ether1 on  (Router2.network.com) 0.07552 0.14232
2/16/2018 16:15 Bundle-Ether1 on  (Router2.network.com) 0.1291  0.18758
2/17/2018 16:20 Bundle-Ether1 on  (Router2.network.com) 0.13361 0.11747

这是我的代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('c://router_data.csv')
df['Minute'] = pd.todatetime(df['Minute'])

df.set_index('Minute').groupby('QIN')['uIN'].resample("M").max()

结果：

Bundle-Ether1 on  (Router2.network.com) 0.13361
Bundle-Ether1 on  (Router1.network.com) 0.11816

我需要的结果：

2/17/2018 16:20 Bundle-Ether1 on  (Router2.network.com) 0.13361
2/17/2018 16:20 Bundle-Ether1 on  (Router1.network.com) 0.11816

Answer 1

我建议合并。你可以放弃＆＃39; uOUT＆＃39;如果有必要的话。

0606094D734F

Python groupby进程csv

1 个答案: