对于一个大学项目,我使用约翰·霍普金斯冠状病毒新冠病毒-19数据集:https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19。我试图使数据集更简单。这是我现在的数据集:
Country Date Confirmed Deaths Recovered
2600 Mainland China 2020-02-28 410.0 7.0 257.0
2601 Iran 2020-02-28 388.0 34.0 73.0
2602 Mainland China 2020-02-28 337.0 3.0 279.0
2603 Mainland China 2020-02-28 318.0 6.0 277.0
2604 Mainland China 2020-02-28 296.0 1.0 235.0
... ... ... ... ... ...
2695 US 2020-02-25 1.0 0.0 1.0
2696 US 2020-02-24 0.0 0.0 0.0
2697 US 2020-02-24 0.0 0.0 0.0
2698 US 2020-02-24 0.0 0.0 0.0
2699 Mainland China 2020-02-29 66337.0 2727.0 28993.0
如果Country和Date列中的值相同,我想总结所有确认值、死亡值和恢复值
例如,在2600、2602、2603、2604行中,列Country和Date中的值匹配,所以我想合并这些行,分别汇总确认、死亡和恢复列。其中应给出以下行:
2600 Mainland China 2020-02-28 1361.0 17.0 1048.0
到目前为止,我所拥有的:
duplicateRowsDF = df[df.duplicated(['Country', 'Date'])]
duplicateRowsDF
希望有人能帮我,最好是熊猫,但不限于熊猫。提前谢谢
使用
groupby
怎么样?如果您这样做:具有相同国家/地区和日期的所有行将仅分组到一列中,并包含每列中所有值的总和
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