i have data frame which contains fields casenumber , count and credated date .here created date is months which are in numerical i want to make dataframe as arrenge the ranges to the count acoording to createddate column
Здесь я использовал приведенный ниже код, но я не соответствовал моему требованию. У меня есть фрейм данных, который содержит поля casenumber, count и credated date. Здесь дата создания - это месяцы, которые указаны в числовом формате. столбец
i have data frame as below
casenumber count CREATEDDATE
3820516 1 jan
3820547 1 jan
3820554 2 feb
3820562 1 feb
3820584 1 march
4226616 1 april
4226618 2 may
4226621 2 may
4226655 1 june
4226663 1 june
Here i used below code but i didnot match my requirement.i have data frame which contains fields casenumber , count and credated date .here created date is months which are in numerical i want to make dataframe as arrenge the ranges to the count acoording to createddate column
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel(r"")
bins = [0, 1 ,4,8,15, np.inf]
names = ['0-1','1-4','4-8','8-15','15+']
df1 = df.groupby(pd.cut(df['CREATEDDATE'],bins,labels=names))['casenumber'].size().reset_index(name='No_of_times_statuschanged')
CREATEDDATE No_of_times_statuschanged
0 0-1 2092
1 1-4 9062
2 4-8 12578
3 8-15 3858
4 15+ 0
I got the above data as out put but my expected should be range for month on month based on the cases per month .
expected output should be like
CREATEDDATE jan feb march april may june
0-1 1 2 3 4 5 6
1-4 3 0 6 7 8 9
4-8 4 6 3 0 9 2
8-15 0 3 4 5 8 9
Я получил приведенные выше данные в качестве выходных данных, но мой ожидаемый диапазон должен варьироваться от месяца к месяцу в зависимости от числа случаев в месяц. ожидаемый результат должен быть таким
1 ответ
Используйте crosstab
с изменениями CREATEDDATE
на count
для pd.cut
и изменить порядок столбцов по подмножеству по списку имен столбцов:
#add another months if necessary
months = ["jan", "feb", "march", "april", "may", "june"]
bins = [0, 1 ,4,8,15, np.inf]
names = ['0-1','1-4','4-8','8-15','15+']
df1 = pd.crosstab(pd.cut(df['count'],bins,labels=names), df['CREATEDDATE'])[months]
print (df1)
CREATEDDATE jan feb march april may june
count
0-1 2 1 1 1 0 2
1-4 0 1 0 0 2 0
Другая идея — использовать упорядоченные категориальные элементы:
df1 = pd.crosstab(pd.cut(df['count'],bins,labels=names),
pd.Categorical(df['CREATEDDATE'], ordered=True, categories=months))
print (df1)
col_0 jan feb march april may june
count
0-1 2 1 1 1 0 2
1-4 0 1 0 0 2 0
Похожие вопросы
Новые вопросы
python-3.x
НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ, ЕСЛИ ВАШ ВОПРОС ТОЛЬКО ДЛЯ PYTHON 3. Всегда используйте вместе со стандартным тегом [python].