d = pd.DataFrame(data={"MES":["Алескандр","Алескандр","Алескандр","Весеннее", "Весеннее", "Весеннее"],"SKV":["3010P", "3010P", "3010P", "3007", "3007", "3007"],
                      "date":['02.12.2018', '11.01.2019', '16.12.2018', '04.12.2019', '10.12.2019', '25.10.2019'], "gas":[11.6, 0.06, 345, 25.3, 14.8, 22]})
d['date'] = pd.to_datetime(d['date'])
d.index = pd.to_datetime(d['date'],format='%m/%d/%y %I:%M%p')
d.groupby(pd.Grouper(freq='M')).last()

так пойдёт?

Правильно понимаю, что тут группировка просто по дате?

да

Думаю подойдёт. Сейчас попробую. Огромное спасибо!

d.groupby(['MES', 'SKV', pd.Grouper(key="date", freq='M')])['gas'].sum()
так красивее))

Для среднего наверно лучше mean()?

ну по идее да)

Супер! Благодарю!

🔥 Kubernetes отлично подойдет на роль центрального звена платформы для работы с данными. Не слышали о таком подходе?

На VK Kubernetes Conference мы покажем, что K8s - это технология, которая не только способна помирить Dev, Sec и Ops, но и может быть интересна Data Scientist и инженерам данных.

⏰ Когда: 9 декабря, 10:00 MSK
📍 Регистрация: https://cutt.ly/ST99jVA

Из докладов вы узнаете:
🔹 Какие инструменты дата инженера можно запустить в K8s и какие тонкости стоит при этом учитывать.
🔹Сравнение классических и облачных архитектур при работе с данными.
🔹 Инструменты для построения DWH и Data Lake в облаках.

В программе — доклады, воркшопы и, конечно же, нетворкинг, во время которого у самых активных зрителей будет возможность поделиться собственным крутым опытом!


👉 Зарегистрироваться: https://cutt.ly/ST99jVA

Коллеги, добрый день. Есть задача по сегментация вагонов поступающих на погрузку фабрики и классификации содержимого. Если у кого опыт в данной теме? Интересует стоимость как технического комплекса, так и самого процесса обучения.

Подскажите аналог ctrl+H для значений в колонке?
Есть названия, которые заполнялись вручную и теперь значения 'Ю. Запад', 'Ю Запад', 'Ю. Запад ', воспринимаются как разные

Как насчёт немного regexp? :)

?

Я, может, не понял ваш запрос?

Нужно заменить в ячейках значения, чтобы вместо 'Ю Запад' было 'Ю.Запад'

Ячейки где? Excel, Python?

Padas.df

Python

Ну тогда точно регулярные выражения помогут.