pandas使用groupby函数计算dataframe数据中每个分组的N个数值的滚动分位数(rolling quantile)例如，计算某公司的多个店铺每N天（5天）的滚动销售额分位数
Posted Data+Science+Insight
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了pandas使用groupby函数计算dataframe数据中每个分组的N个数值的滚动分位数(rolling quantile)例如，计算某公司的多个店铺每N天（5天）的滚动销售额分位数相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
pandas使用groupby函数计算dataframe数据中每个分组的N个数值的滚动分位数(rolling quantile)、例如，计算某公司的多个店铺每N天（5天）的滚动销售额分位数
目录
以上是关于pandas使用groupby函数计算dataframe数据中每个分组的N个数值的滚动分位数(rolling quantile)例如，计算某公司的多个店铺每N天（5天）的滚动销售额分位数的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
pandas使用groupby函数基于多个分组变量（多变量分组）对dataframe数据进行分组使用size函数计算每个分组的样本的个数
pandas使用groupby函数进行分组聚合使用agg函数指定聚合统计计算的数值变量并自定义统计计算结果的名称（naming columns after aggregation)
pandas使用groupby函数基于指定分组变量对dataframe数据进行分组len函数和nunique函数计算分组的个数（分组包含多个dataframe）
pandas使用groupby函数和describe函数计算不同分组的描述性统计（descriptive statistics of each group in dataframe）
pandas使用groupby函数agg函数获取每个分组聚合对应的均值（mean）实战：计算分组聚合单数据列的均值计算分组聚合多数据列的均值
python使用pandas计算dataframe中每个分组的极差分组数据的极差（range）使用groupby函数和agg函数计算分组的最大值和最小值