我有一个MySql表,其时间戳具有微秒分辨率：+----------------------------+------+|time|seq|+----------------------------+------+|2015-06-1902:17:57.389509|0||2015-06-1902:17:57.934171|10|+---------------------------

我在PythonPandas中有两个Dataframe.假设第一个是df1.id列没有必要排序.idBC01511151216131714251526162617371837194611047111471然后第二个数据帧df2具有一个具有

我有一个PandasDataFrame,其中一列内有一个整数列表.我想访问此列表中的各个元素.我已经找到了一种方法来使用tolist()并将其转换回DataFrame,但我想知道是否有更简单/更好的方法.在此示例中,我将列A添加到列B中列表的中间元素.importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':(1

从以下数据帧df开始：df=pd.DataFrame({'node':[1,2,3,3,3,5,5],'lang':['it','en','ar','ar','es','uz','es']})我正在尝试构建结构：nodelangslfreq01[it][

我希望从大型PandasDataFrame中删除行,其中包含基于用户在网站上执行的操作/事件的分析数据.所有用户操作流都以start事件开始,并以end事件结束.我想查找已完成特定事件的所有用户(例如注册–示例数据框中的索引13)并删除该事件之后的所有事件,直到(并包括)结束事件.因此,在此示

我有一个pandasdataFrame,它由许多列组成,但只有一行.当我遍历每一列以获得每行的包含时,我得到2个单独的数字;即一个用于索引和数字本身. 假设df是我的dataFrame,我会执行以下操作fork,vindf.iteritems():ifdf[k]>df.mean(axis=1):print("dosomethin

在Pandas中有一个get_dummies方法,one-hot编码分类变量.现在我想按照DeepLearning书7.5.1节中的描述进行标签平滑：Labelsmoothingregularizesamodelbasedonasoftmaxwithkoutputvaluesbyreplacingthehard0and1classificationtargetswithtargetsofeps/

我正在尝试处理非常大的文件(10,000个观察),其中邮政编码不容易格式化.我需要将它们全部转换为前5位数,这是我当前的代码：defmakezip(frame,zipcol):i=0whilei<len(frame):frame[zipcol][i]=frame[zipcol][i][:5]i+=1returnframef

我有两个这样的数据帧：df1=pd.DataFrame({'A':[1,0,3],'B':[0,0,1],'C':[0,2,2]},index=['a','b','c'])df2=pd.DataFrame({'A':[0,0],'B':[2,1]},index=['a','c'

要将多个变量传递给普通的python函数,您可以编写如下内容：defa_function(date,string,float):dosomething....convertstringtoint,date=date+(float*int)daysreturndate使用Pandas数据帧时,我知道您可以根据以下内容创建新列：df['ne

我的excel表：AB1firstsecond234xy5zjPython代码：df=pd.read_excel(filename,parse_cols=1)返回正确的输出：firstsecond0NaNNaN1NaNNaN2xy3zj如果我只想与第二列一起工作df=pd.read_excel(filename,pars

目录numpy模块创建矩阵获取矩阵的行列数切割矩阵矩阵元素替换矩阵的合并通过函数创建矩阵矩阵的运算矩阵的点乘与转置矩阵的逆矩阵的其他操作numpy.random生成随机数pandas模块SeriesDataFrameDataFrame属性读取CSV文件处理丢失数据合并数据取值导入导出

importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(data=np.zeros((1000000,1)))df.to_csv('test.csv')df.to_hdf('test.h5','df')ls-shtest*11Mtest.csv16Mtest.h5如果我使用更大的数据集,那么效果会更大.使用如下的HDFStore不会改变任何东西.store

我将这个每小时的csv数据按日排序数百天：2011.05.16,00：00,1.408932011.05.16,01：00,1.407602011.05.16,02：00,1.407502011.05.16,03：00,1.40649我想计算每小时设置每日最大值的次数,所以如果在00:00我的最大值是2011.05.16天,我加1到00:00,依此类推.为此,我使用循环以这种方式计算索

在下面的代码中,我将数字格式应用于我的Excel工作表中的每个列.但是,我似乎无法想象将多个格式应用于特定列,无论是居中还是编号最终都被覆盖了.甚至可以将两种类型的格式应用于一列吗？defto_excel(video_report):#CreateaPandasExcelwriterusingXlsxWriterasthe

我正在尝试根据另一列的条件更新列df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),columns=list('abcd'))df[df.b>0].d=1为什么这不起作用？没有条件它的工作原理.解决方法:当我用pandasv0.16.1执行此操作时,我会收到警告,告诉我发生了什么：df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),colu

在pandas(master分支或即将推出的0.14)中,如何找到我的dataframe为null的索引？当我做：df.isnull()我得到一个与df大小相同的布尔数据帧如果我做：df.isnull().index我得到了原始df的索引.我想要的是具有NaN条目的那些行的索引(在某些列或所有列上)解决方法:我会努力做到这一

我想用Python2.7和“sudopipinstallpandas”在MACOSX10.7上安装pandas.我得到的一些输出：Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/include/python2.7-cpandas/index.c-obuildemp.macosx-10.7-intel-2.7/pandas/index.oInfileincludedfrompandas/index.c:

我有一个带有日期时间索引的数据框,我想将一些列乘以该月的天数.TUFNWGTPTELFSt070101t070102t070103t070104TUDIARYDATE2003-01-038155462.67215820

我有一个DataFramedf,它有列类型和子类型以及大约100k行,我试图通过检查类型/子类型组合来分类df包含的数据类型.虽然df可以包含许多不同的组合,但是存在仅出现在某些数据类型中的特定组合.要检查我的对象是否包含我正在做的任何这些组合：typeA=((df.type==0)&((df.subtype

我很难重新组织这个数据帧.我想我应该使用pd.pivot_table或pd.crosstab,但我不知道如何完成工作.这是我的DataFrame：vicro=pd.read_csv(vicroURL)vicro_subset=vicro.ix[:,['P1','P10','P30','P71','P82','P90']]In[6]:vicrovicro

我想基于第一组列中的值(具体地,第一列中的一列为空白),同时将多列的值替换为其他列中的对应值.这是我正在尝试做的一个例子：importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a1':['m','n','o','p'],'a2':['q','r','s&#0

我想在一个月内度过一个星期,有些月可能有四个星期可能有五个星期.对于每个日期,我想知道它属于哪个星期.我对这个月的最后一周感兴趣.data=pd.DataFrame(pd.date_range('1/1/2000',periods=100,freq='D'))02000-01-0112000-01-0222000-01-0332000-01-04

我有一个包含两列的Dataframe,一列中包含字符串,另一列中包含列表,如下所示：RSD_TYPEFILTERLIST0AQ500[N/A,Zmean,SNRmean,Dirmean]1Triton[wipemean,Zmean,Availmean,Dirmean]2Windcube

我试图根据项值返回列名和索引.我有这样的事情：所以,让我今天尝试返回值为>的所有值的索引和列名称.0.75.fordate,rowindf.iterrows():foriteminrow:ifitem>.75:printindex,row我希望这可以归还“交通和抢劫”.但是,这会返回所有值.

我有一个DataFrame,其中一列有正负整数.对于每一行,我想看看有多少连续行(从当前行开始并包括当前行)具有负值.因此,如果序列为2,-1,-3,1,-1,则结果为0,2,1,0,1.我可以通过迭代所有索引,使用.iloc拆分列,然后使用next()找出下一个正值的位置.但我觉得这并没有利用熊猫的能力,我想

我正在尝试将简单的函数应用于pandas中的组.我有这个数据框,我可以按类型分组：df=pandas.DataFrame({"id":["a","b","c","d"],"v":[1,2,3,4],"type":["X","Y","Y","Y"]}).set_

我无法理解为什么使用dtype=str创建的Series会导致：In[2]:pandas.Series(index=range(2),dtype=str)Out[2]:0NaN1NaNdtype:object但使用dtype=str创建的DataFrame导致：In[3]:pandas.DataFrame(index=range(2),columns=[0],dtype=str)Out[3]:00

我们在Linux机器上运行了大约10个Python进程,它们都读取相同的大型数据结构(恰好是PandasDataFrame,本质上是2Dnumpy矩阵).这些进程必须尽快响应查询,并且将数据保存在磁盘上的速度根本不足以满足我们的需求.我们真正需要的是所有进程都可以完全随机访问内存中的数据结构,因此

我有两列;事件开始的时间和事件的持续时间.像这样：time,duration1:22:51,411:56:29,362:02:06,122:32:37,382:34:51,243:24:07,313:28:47,593:31:19,323:42:52,373:57:04,584:21:55,234:40:28,174:52:39,514:54:48,265:17:06,466:08:12,16:21:34,126:22:48,24