@ax_makarov 👆🏻

Салют! Есть таблица с двумя полями value и group, хочу получить также поля sum и count внутри каждой группы (по сути оконные функции в sql). Делаю group by и джоиню с изначальной таблицей. В целом работает, но выдает варнинги из за того, что при группировке получается такая таблица (которую я джоиню)

Собственно, вопросы:
1. Как при нескольких агрегатных функциях получить таблицу со столбцами group, value, mean, count (где mean и count не будут под value)?
2. Возможно, есть изначально более правильный способ, чем мержить сгруппированную таблицу?

transform

Круто, спасибо!

Здравствуйте! Мне надо оставить в датафрейме только значения, у которых в индексе есть XX:00:00 или XX:30:00, то есть значения через каждые 30 минут. Я создаю отдельный датафрейм с нужной мне периодичностью (30 минут), затем применяю update. В итоге все вроде бы ок. Но что-то мне подсказывает, что это немного кривое решение. Подскажите, пожалуйста, есть ли встроенные возможности для данной задачи. Поиск по интернетам не помог, либо я не умею задавать вопросы)

Можно  использовать filter
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.filter.html
Или же просто сделать reset_index и работать с этой колонкой как обычно.

reset разве удалит ненужное?

Нет, reset превратит индекс в обычную колонку, а там можно будет сделать что то типа

df[df['your_column'].str.contains(30:00)]

Хотя, думаю, с датой можно как то более оптимально поступить. Мб кастануть к инту и смотреть на остаток от деления.

Вот я тоже думал, что есть какие-то специальные подходы к datetimeindex

конечно есть подходы)

в пандас отличный инструментарий для работы с временем

Добрый день. Помогите, пожалуйста. Учусь на налитика, пишу проект, докопалась до задачи, которую не могу решить (  
 
Есть датафрейм df1 с тремя колонками, например  
A     B     C
1  10    25
2   15    6
3   20    89
4   25    3
5   25    20
6   20    67
7   116  89
8   7       34
 
 
Есть список  - No с перечислением чисел, которые надо убрать из датафрейма, например no=[20, 25, 3]  
Есть список  - Yes с перечислением чисел, которые надо вставить вместо тех, которые надо убрать yes=[4, 777, 9]  
 
То ли у меня глаза замылились и я не вижу очевидных вещей, то ли знаний не хватает.

Числа вставить надо в случайном порядке

df = pd.DataFrame({'names':['vasya', 'petya', 'masha'], 'scores':[1,2, 3]})
to_replace = {1: 10, 2:20}
df['scores'] = df['scores'].replace(to_replace)

то есть из ваших двух списков No и Yes делаете 1 словарь

Благодарю! Всё получилось.