我有2个pandasDataFrame,我想成倍增加：frame_score:Score1Score20100801-150202-11070318099412520frame_weights:Score1Score200.60.4我试过了：importpandasaspdimportnumpyas

我需要确定满足多列特定条件的最大连续值.如果我的df是：ABCDE262421232426232215232419171115272228242426273023112626292729我想知道每列超过25的最大连续次数.所以

在使用pandas索引时,我正在使用isin方法,它总是返回False.frompandasimportDataFramedf=DataFrame(data=[['a',1],['b',2],['c',3]],index=['N01','N02','N03'])df.index.isin(['01','02'])

我正在尝试将pandas数据帧保存为.csv文件.目前我的代码如下所示：withopen('File.csv','a')asf:df.to_csv(f,header=False)保存有效,但问题是我的数据框中的列表只是压缩为[first,second,…,last],并且中间的所有条目都被丢弃.如果我只看原始数据帧,那么所有条目都

我想在pandasdataframe中创建一个新列.第一列包含国家/地区的名称.该列表包含我感兴趣的国家(例如,在欧盟).新列应指示数据框中的国家/地区是否在列表中.以下是代码的缩短版本：importpandasaspdimportnumpyasnpEU=["Austria","Belgium","Germany"]df1=pd.DataFra

我有一个只有一个值的系列,我只想获得该值.我运行了一个代码,通过索引匹配得到了值,我得到了一个这样的系列：(normal_sum['KWH'][(normal_sum['KWH'].index==date)])Timestamp2017-04-022934.93Freq:D,Name:KWH,dtype:float64但是当我试图将它转换成浮点数时：fl

我需要创建一个函数来传递给curve_fit.在我的例子中,函数最好定义为分段函数.我知道以下内容不起作用,但我正在显示它,因为它使函数的意图清晰：defmodel_a(X,x1,x2,m1,b1,m2,b2):'''f(x)hasformm1*x+bbelowx1,m2*x+b2abovex2,andisacubicspline

我正在尝试清理Excel文件以进行进一步的研究.我有问题,我想合并第一行和第二行.我现在的代码：xl=pd.ExcelFile("nanonose.xls")df=xl.parse("Sheet1")df=df.drop('Unnamed:2',axis=1)##Triedthislinebutnoluck##print(df.head().combine_first(df.iloc[[0]]))

我有一个使用aiohttp和pandas编写的pythonweb服务来执行一些基本的pandas操作.我尝试使用pypy3.5-9.0docker(https://hub.docker.com/_/pypy/)运行它并且性能非常慢与使用python3.6dockerimage运行时相连的是调用堆栈中每个函数花费时间的截图,看起来像是一切很慢…..任何线

我正在尝试从pandasDataFrame构建一个类.我只想向DataFrame类添加属性“name”.但是下面的代码会产生递归最大深度误差.哪种方式可以使它工作？谢谢importpandasaspdclassDatFrame(pd.DataFrame):def__init__(self,name,data=None,index=None,columns=None,

我有一个csv文件,其中包含多个包含空字符串的列.在将csv读入pandas数据帧后,空字符串将转换为NaN.现在我想将一个字符串标签附加到已经存在于列中的字符串,但仅添加到其中包含某些值的字符串而不是那些具有NaN的字符串这就是我想要做的：withopen('file1.csv','r')asfile:

我想基于控制表(fillna_mean)使用列均值和var1作为索引来填充DataFrame(df)列(var4)中的NaN值.在数据帧中,我希望它们在var1上匹配.我试过用fillna做这个,但我不能让它一直工作.如何使用df.var1作为索引匹配fillna_mean.var1以智能方式执行此操作？DF：df=pd.DataFrame({'var1':

最近我注意到,如果你有这样的数据帧df：ABC00Boat4511NaN1222Cat633Moose2144Boat43您可以使用pd.get_dummies自动编码分类数据：df1=pd.get_dummies(df)这产生了这个：ACB_BoatB_CatB_Moose0045

关于新的.rolling和.ewm方法.我正在使用熊猫0.19.0.>>>df=pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan,3,4,5],'B':[1,2,3,np.nan,4,5]})>>>dfAB01.01.012.02.02NaN3.033.0NaN44.04.055.05.0>>

我试图在swarmplot的顶部使用seaborn的pointPlot绘制组明智的中值.即使我将pointPlot称为第二个,点图也会在swarmplot后面结束.如何更改“图层顺序”以使点图位于swarmplot前面？datDf=pd.DataFrame({'values':np.random.randint(0,100,100)})datDf['group']=np.random.randint(0,

参见英文答案>Pandasto_csvcallisprependingacomma                                    1个我的DataFrame包含两列名为“a”,“b”的列.现在,当我创建此DataFrame的csv文件时：df.to_csv(‘myData.csv’)当我在一个excel文件中打

我有一个看起来像csv(headers=第一行)：name,a,a1,b,b1arnold,300311,arnld01,300311,arnld01sam,300713,sam01,300713,sam01当我跑：df=pd.read_csv('file.csv')列a和b的末尾附有.0,如下所示：df.head()name,a,a1,b,b1arnold,300311.0,arnld01,300311.0,arnld01sam,3

我想删除包含字符串“第四季度结束”的行之后的所有行.目前,这是第474行,但它会根据游戏而改变.frombs4importBeautifulSoupimportrequestsimportpandasaspdimportreurl="http://www.espn.comba/playbyplay?gameId=400900395"r=requests.get(url)data=r.t

我正在尝试读取1.2G的CSV文件,其中包含25K条记录,每条记录包含一个id和一个大字符串.但是,大约10K行,我收到此错误：pandas.io.common.CParserError:Errortokenizingdata.Cerror:outofmemory这看起来很奇怪,因为VM有140GBRAM,而在10K行时内存使用率只有1％左右.这是我

所以我有一个50列和400行数据框,包含所有数字.我试图仅显示具有超出预定义范围的值的列(即仅显示不在-1到3之间的值).到目前为止,我有：df[(df.T>3).all()]要显示大于2的值,我可以将整数更改为其他感兴趣的数字,但我可以写一些东西来显示超出范围的数字(即显示所有具有-1到3范

有没有办法,不使用循环,使用dict重新索引DataFrame？这是一个例子：df=pd.DataFrame([[1,2],[3,4]])dic={0:'first',1:'second'}我想对df应用一些有效的东西来获得：01first12second34速度很重要,因为我正在处理的实际DataFrame中的索引具有大量的唯

样本数据OpenHighLowCloseDateTime2016-01-0300:00:00+00:001.087011.087231.084511.085152016-01-0400:00:00+00:001.087011.094641.078111.082392

我开始意识到matplotlib的tight_layout()不能应用于pandas生成的图.这是我正在运行的代码：01234A0.0398950.960105NaNNaNNaND0.0304180.969582NaNNaNNaNE0.03734

我有个问题：importpandasnew_dict={'a':1,'b':2,'else':4}df=pandas.DataFrame([['new1','a'],['new2','b'],['new3','c'],['new4','d'],[

我想以下列方式动态扩展空的pandasDataFrame：df=pd.DataFrame()indices=['A','B','C']colums=['C1','C2','C3']forcolumincolums:forindexinindices:#df[index,column]=anyValue其中索引和列都可以具有事先不

我有以下数据框|----|----||A|B||a1|b1||a2|b1||a1|b2||a2|b3|我希望按每A计算B并获得以下结果：|----|----|-------||A|B|Count||a1|b1|1|||b2|1|||b3|NaN||a2|b1|1|||b2|NaN|

在pdataas数据框中是否等同于在Rdata.table中使用’by’？例如在R我可以这样做：DT=data.table(x=c('a','a','a','b','b','b'),y=rnorm(6))DT[,z:=mean(y[1:2]),by=x]大熊猫有类似的东西吗？解决方法:如果我们需要获得与data.table中类似的输出,

我想知道有多少人在评估1次,2到3次,超过3次的人群中推出了1,2,3,4和5等级.例如,进行1次评估的人群包含ID为2和4的人.在该组中,总共有一个评估5和一个评估1.df=ID_PERSONEVALUATION_GRADE12121315253

我有以下DataFrameA02012-01-1310:00:0612012-01-1311:09:0422012-01-1312:07:0532012-01-1313:03:0442012-01-1610:00:1052012-01-1611:09:0462012-01-1612:01:0572012-01-1613:09:0482012-01-1710:01:0492012-01-1711:05:

我正在尝试使用’pandas.read_sql_query’将数据从MSSQLServer复制到pandasDataFrame中.我需要在我的SQL查询中进行多个连接.要连接的表位于同一服务器上,但位于不同的数据库中.我传递给pandas的查询在MSSQLServerManagementStudio中运行良好.在Jupyter笔记本中,我试图像这