关注了问题2021-02-23
提出了问题2021-02-23
提出了问题2020-10-23
赞了回答2020-10-09
请参考: {代码...}
赞了回答2020-10-09
需要先去重,再分组统计 {代码...}
提出了问题2020-10-08
赞了回答2020-09-29
tmp = x.groupby(["user_id"])['log'].apply(lambda x: Counter(np.concatenate(list(x))))
赞了回答2020-09-29
clone一份sql到本地
提出了问题2020-09-28
赞了回答2020-09-27
{代码...}
赞了回答2020-09-27
单独筛选 {代码...} 同时筛选 {代码...}
赞了回答2020-09-27
1.统计每个时间段,name类别cost本期的占比。groupby 中的 apply 函数可以对分组后的数据进行操作 {代码...} 2.统计每个时间段,code类别cost本期的占比。transform 函数输出的数据长度与输入保持一致 {代码...}
赞了回答2020-09-27
{代码...}
赞了回答2020-09-27
{代码...} 查到对应单价和挂号费的思路 1 筛选出重量段,这里筛选出的最后一条数据就是对应的重量段了 {代码...} 2 筛选出目的地 {代码...} 3 提取最后一条数据,此时得到的两个数据便是对应的单价和挂号费 {代码...} df2 {代码...} 将查找单价和挂号费的思路写成函...
提出了问题2020-09-22
赞了回答2020-09-19
这种情况,join 两次就好了: {代码...} 结果参见线上的演示:[链接]
提出了问题2020-09-19
提出了问题2020-09-08
提出了问题2020-05-10
赞了回答2020-05-02
res = &model.StProduct.... res给指针赋值了,指向了地址0xn,那么find(res)中res指针是有效的可以修改属性。