에 나는이 같은 MongoDB를 수집 것을해야하는 방법 : 그것이 "device_id"에 의해 별개로 내가 원하는 { "_id" : ObjectId("5a017ee061313781045889ea"), "device_id" : "1232213", "value" : "23233", "pubtime" : ISODate("2017-11-07T09:37:37.006
나는이처럼 보이는 dataframe가 있다고 가정하자 GROUPBY 단어의 평균 수를 계산 : df = pd.DataFrame({'id': [1,1,1,1,2,2,2,3,4,4,4,4,4],
'feedback': ['one word', np.nan, np.nan, 'test',
'second', np.nan, 'test
태그 필드가있는 문서가 있습니다. 태그 이름이 들어있는 간단한 배열입니다. 내부에는 객체 나 _id가 없습니다. ["Protocol", "Access", "Leverage", "Capability"]과 같은 일반 태그 만 사용하십시오. 내 그룹 파이프 라인에서 나는 'selectedTags': { $addToSet: '$tags' }과 같은 것을 시도했지만
3 개 단위로 볼륨을 그룹화하여 표시하려면 목록 보고서를 작성해야합니다. 난 데 문제는 아무것도 특정 그룹화 컬럼에 대해 특정 일에 발생하지 않는 경우 어떻게 내가 현재 받고 있어요 것은 같은 0 입니다 보여 강제 어차피입니다 : ABC는 | 금주 모임 | 2011 년 1 월 11 일 | 1 ABC | 금주 모임 | 2011 년 3 월 11 일 | 2 AB
방문자 데이터가있는 MySql 테이블이 있는데 방문자가 도착한 시점과 남은 시간을 표시하며 시간을 기준으로 데이터를 집계하여 시각화 할 수 있습니다. 방문자 수 : +----------+---------------------------+---------------------------+
|visitor |entry_time |exit_time
내가 늙은 스크립트가하고 완벽하게 작동하는 데 사용, 그것은 틱 걸릴 (입찰 및 문의) 데이터를 다음과 같이, 팬더 .resample 및 .agg를 사용하여 OHLC 데이터로 돌려하도록 설계되었습니다 : df = pd.DataFrame(list(MDB.CHART.find()))
DF = df[['dt','bid','ask']]
DF = DF.set_in
내가 가진 MongoDB를 수집,이 같은 하나 개의 문서 - 매일 생성 된 약 1000 새 것으로 약 30,000 이러한 문서가 있습니다 {
"_id" : ObjectId("5a187babdbf0a03cdca0d0bc"),
"aggregationDate" : "2017-10-31",
"ipaddress" : "10.65.66.18
이름, 보증 및 비용 속성이있는 레일즈 애플리케이션의 루비에 제품 모델이 있습니다. 모든 레코드를 나열하는 쿼리를 작성해야하지만 모든 레코드에 대해 소득 가치로 보증 지출을 계산해야합니다. 그게 괜찮은 것 같아. 그러나, 나는 모든 소득을 합리적으로 또한 합계해야합니다. 예를 들어 내 기록은 다음과 같다 : Name Endorsement Expense
X
집계 함수를 사용하여 일부 데이터를 요약하고 있습니다. 데이터는 대출 데이터이며 ContractNum과 LoanAmount가 있습니다. StartDate로 데이터를 집계하고 대출 수와 대출 금액을 계산합니다. 여기 데이터의 샘플과 내가 사용하는 기능입니다 : ContractNum <- c("RHL-1","RHL-2","RHL-3","RHL-3")
Star
너희들은 전에 내 질문에 매우 도움이되었다. 영숫자 값을 가진 인덱스를 정렬하려고했습니다. 오늘의 성공이 스크립트를 실행했지만 오류가 수신되었습니다 /Library/Python/2.7/site-packages/pandas/core/groupby.py:4036: FutureWarning: using a dict with renaming is deprecate