Pandas是一个用于数据处理和分析的Python库,例如统计数据,实验科学结果,计量经济学或金融学中常见的数据框架,多维时间序列和横截面数据集。 Pandas是Python中主要的数据科学库之一。
这个问题与另外两个问题和这个问题非常相关,我甚至会使用非常有用的解决方案中的例子。这是接受的例子......
如何将应用中的输出传递给多个列?导入pandas为pd import numpy as np def someFunc(x,y):return x ** 2,y ** 2 df = pd.DataFrame(data = np.random.random(size =(5,4)),. ..
如果我有这样的表ABCDE row1 1 2 3 4 5 row2 5 6 7 8 9我想计算row3,因为row1移位(1,轴= 1)+ row2 - row3中的值移位(1,轴= 1) [这是 ...
我目前有以下data.csv,它有一个逗号分隔符:名称,天鸡三明治,星期三香蒜酱面,星期四生菜,番茄和洋葱三明治,星期五生菜,番茄和洋葱......
OverflowError:Python int太大,无法通过pandas UInt64Index定位数据时转换为C long
我有一个带有UInt64Index的pandas数据帧'df':df.info() UInt64Index:132条目,3377906280028510514至9377906289175510514列:132个条目,...
我想访问给定数据框中的类别但无法获取它。 “如何只打印类别列?”此代码显示计数中只有一列,但我也想访问类别...
当函数有其他参数时,我不明白在创建函数时应该如何使用“行”。我想创建一个函数来计算我的数据帧“文件”的新列。 ...
填充DataFrame MultiIndex级别1中的间隙,每个级别0的填充方式不同
我有一个MultiIndex DataFrame,其级别为1的gappy日期值,如下所示:np.random.seed(456)j = [(a,b)表示b的['A','B','C'] in random.sample(pd.date_range('2018-01-01',句点= 100,freq = ...
df = pd.read_csv('TestdataNALA.csv',sep =';',na_values ='ND')df.fillna(0,inplace = True)df = df [['ID','VegType','Elevation' , 'C', 'N', 'C / N', 'Soil13C', 'Soil15N', 'pH值', 'Na_ [毫克/克]', 'K_ [毫克/克]','Mg_ [毫克/ G]','...
我想绘制一个简单的时间序列。这是我的代码:将pandas导入为pd import matplotlib.pyplot作为plt import seaborn as sns from datetime import datetime%matplotlib inline df = pd.read_csv(“...
这就是JSON结构的外观。我从数据中取出了个人信息。 {“Version”:“1.0”,“IsUpToDate”:false,“LastModificationGUID”:“{numbers}”,“......
字典中的完全匹配词'键'到Pandas DataFrame列并返回适当的值
只是想说明这个问题是从我之前的一个问题演变而来的,这个问题可以在这里找到。我有一些后续行动最终改变了原来的问题所以我们在这里......假设......
给出以下数据帧和left-x列:| | left-x | left-y |对-x |对 - y | | ------- | -------- | -------- | --------- | --------- | |框架| | | | | | 0 ...
我有这个非常方便的高级pd.DataFrame保存功能,我想添加到pandas。如何将此方法添加到pd.DataFrame类? def to_file(df,path,sep =“\ t”,compression =“...
将多个.xls文件添加到单个.xls文件中,使用文件名命名选项卡
我有多个目录,每个目录包含任意数量的.xls文件。我想把任何给定目录中的文件合并到一个.xls文件中,使用文件名作为选项卡...
我有一个大约42,000,000行和6列的pandas数据帧。索引列是时间戳,并且存在datetime64类型的日期列(“data ['settle']”)。我正在尝试运行以下内容......
我有以下df:A B 2018-01-02 100.000000 100.000000 2018-01-03 100.808036 100.325886 2018-01-04 101.616560 102.307700我期待改变...
我在Python中有一个Pivot表的问题。假设我在列表中有以下值:team_A_id = [1,5,10] team_A_result = 0及以下数据框:id points 3 36 4 ...
有没有办法在groupby条件中使用三元运算符?显然这种语法无效。 d = {'name':['bil','bil','bil','jim'],'col2':['acct','law','acct2','law'],'col3' :...
我希望能够在两个特定子串之间选择一个字符串(如下所示),但是有一个循环将迭代数据帧中的每一行。代码:将pandas导入pd df = pd ....