基本类型，以时间戳为索引的Series->DatetimeIndex(以datetime为索引)创建指定index为datetime的listpd.date_range()//创建importnumpyasnp#指定index为datetime的list1.date_list=[datetime(2017,2,18),datetime(2017,2,19),datetime(2017,2,23),dateti

我有2个具有相同列标题的数据帧.我希望对它们进行热编码.我不能一个一个地执行它们.我希望将两个数据帧附加在一起,然后执行热编码,然后将它们拆分为2个数据帧,并在每个数据帧上再次使用标题.下面的代码逐个执行热编码,而不是合并它们然后热编码.train=pd.get_dummies(train,

假设我有一个大型数据集(8500000X50).我想散点图X(日期)和Y(在某一天拍摄的测量值).我只能得到这个：data_X=data['date_local']data_Y=data['arithmetic_mean']data_Y=data_Y.round(1)data_Y=data_Y.astype(int)data_X=data_X.astype(int)sns.regplot(data_X,da

我有一个csv数据文件,其中包含一个表示列名的标题.xywzhikq0105612472526我跑：X=np.array(pd.read_csv('gbk_X_1.csv').values)我想获取列名称：['xy','wz','hi','kg']我读了这个post,但解决方案为我提供了无.解决方法:使用

让我有一个带有日期时间索引的数据帧,如下所示：date_timeopenhighlowclosevol2018-05-1318:00:0070.5470.6070.4270.5526652018-05-1318:15:0070.5570.5970.5370.583782018-05-1318:30:0070.5870.7070.5770

我想要一种有效的Pythonic方法来计算文本中的相邻单词对.高效,因为它需要更好地处理更大的数据集.计数的方式也很重要.考虑这个简化的例子：words_list="applebananabananaapple".split()我可以创建邻近对使用：word_pair_list=zip(words_list[:-1],words_list[1:])

如果我有这样的数据框：123451245NaN3235612331111如何对每一行求和并用该总和替换该行中的值,以便我得到这样的结果：123451141414NaN1421717171717377777解决方法:使用mask用sum替换所有

我正在尝试使用pandasdate_range功能生成一组日期.然后我想迭代这个范围并从每个日期减去几个月(确切的月数在循环中确定)以获得新的日期.当我这样做时,我得到一些非常奇怪的结果.MVP：#getdaterangedates=pd.date_range(start='1/1/2013',end='1/1/2018',freq=str(tes

我有矩阵,每个点之间的距离Points123..n102.41.6..7.822.404.9..0.831.64.90..2.7.......................n7.8......0我需要获取带有点作为键的字典,并将点列表作为值按接近度

一列有日期,但另一列有一个包含日期的字符串,所以我首先需要从该字符串中提取日期部分.importpandasaspdimportdatetimefromdateutil.relativedeltaimportrelativedelta#thedataframe-idcolumnalwaysstartswithyear,monthanddaydf=pd.DataFrame({'id':

我有一个大约9k行和57列的数据帧,这是’df’.我需要一个新的数据帧：’df_final’–对于’df’的每一行,我必须复制每一行’x’次,并逐行增加每一行的日期,也是’x’次.虽然我可以做几次迭代,但是当我为’df”len(df)’的全长做这个循环时,它需要很长时间(>3小时),我实际上必须

我正在使用KaggleTitanicdataset并尝试填充空值.运行这个：combined_df.isnull().sum()告诉我这个：Age263Embarked2Fare1Parch0PassengerId0Pclass0Sex0SibSp0Survived

我有一个带有user_id和类别的df.我想将此转换为真值表,以确定该用户是否至少有一个该类别的条目.但是,最终表还应包含“df_list”中出现的所有类别的列,这些列可能根本不会出现在df中.现在我使用groupby大小创建真值表,然后检查是否缺少任何列,然后手动将这些列设置为False,但我想

我有一个很大的df,这是一个说明我的问题的例子.我想从这个数据框架知道哪个id在工作方面的第一个百分比.我想确定(我正在考虑一个假人)百分之一的分配中有更多的工作例如idyearrapcohortjobsyear_of_liferap_new120090NaN10NaN0

我开始学习python,numpy和panda,我有一个非常基本的问题,关于大小.请参阅下一个代码块：1.长度：6,dtype：int64#createaSeriesfromadictpd.Series({key:valueforkey,valueinzip('abcdef',range(6))})与2.长度：6,dtype：int32#butwhydoesthisgenerateasmaller

我有一个非常奇怪的格式的Dataframe：idCodeWeek1Week2week3sundaynannannannanidCodeWeek1Week2week31100yyn2200nyn3300nnyMondaynannan

虽然nan==nan总是假的,但在很多情况下人们都希望将它们视为平等,这在pandas.DataFrame.equals中得到了体现：NaNsinthesamelocationareconsideredequal.当然,我可以写defequalp(x,y):return(x==y)or(math.isnan(x)andmath.isnan(y))但是,对于像[floa

我有以下数据帧：df=pd.DataFrame(columns=["a","b","c"])df.loc[1]=[1,2,3]df.loc[2]=["123.12","3455,435",0]df.loc[3]=[23.2,55.5,0.1]df.loc[4]=["1,3","3,5","7.8"]并且我想用

给出以下数据帧：importpandasaspdpd.DataFrame({"start":["2017-01-0113:09:01","2017-01-0113:09:07","2017-01-0113:09:12"],"end":["2017-01-0113:09:05","2017-01-0113:09:09&q

我想在networkx图中找到’n’个最大加权边.如何实现.我构建了如下图：g_test=nx.from_pandas_edgelist(new_df,'number','contactNumber',edge_attr='callDuration')现在,我想找到顶部’n’边缘权重,即top’n’callDurations.我还想分析这个图表以找出它的趋势.请帮助我如何

documentation显示了一个示例,关于如何更改元素的字体颜色条件值,这可以正常工作：defcolor_negative_red(val):"""Takesascalarandreturnsastringwiththecssproperty`'color:red'`fornegativestrings,blackotherwise.""&quot

我有这个PandasDataFrame,它有一个包含列表的列：>>>df=pd.DataFrame({'m':[[1,2,3],[5,3,2],[2,5],[3,8,1],[9],[2,6,3]]})>>>dfm0[1,2,3]1[5,3,2]2[2,5]3[3,8,1]4[9]5[2,6,3]我想计算列表v=[2,3]

使用Airflow我希望得到一个SQL查询的结果作为pandasDataFrame.defget_my_query(*args,**kwargs)bq_hook=BigQueryHook(bigquery_conn_id='my_connection_id',delegate_to=None)my_query="""SELECTcol1,col2

我有两个包含数字和非数字值的pandasDataFrame.我想将一个除以另一个,但保留非数字列.这是一个MWE：a=pd.DataFrame([['group1',1.,2.],['group1',3.,4.],['group1',5.,6.]],columns=['Group','A',&#0

假设我们有以下dict：things={'George':['cat','kitty'],'Stackoverflow':['questions','answers'],'hungry':['im','always']}可以轻松地将其转换为包含[[key1,value1]…[keyX,valueX]]的列表,

参见英文答案>HowtoremovemultiplecolumnsthatendwithsametextinPandas?                                    5个我有一个包含以下列的数据框：SectorName','Sector','ItemName','Item','CounterpartSectorName','Co

鉴于此数据框：In[1]:df=pd.DataFrame(np.random.rand(4,4),index=['A','B','C','All'],columns=[2011,2012,2013,'All']).round(2)print(df)Out[1]:

请考虑以下数据帧df=pd.DataFrame({'name':[['onetwo','threefour'],['one'],[],[],['onetwo'],['three']],'col':['A','B','A','B&#03

我正在尝试使用data_reader从YahooFinance下载和组织数据.程序很简单：对于每一只股票,我会做以下事情：aapl=data.DataReader('AAPL','yahoo','2004-01-01')delaapl['Close']aapl.rename(columns={'AdjClose':'Close'},inplace=True)

好吧,我真正的问题比这更大,但我有一个简单的工作示例.>>>importpandasaspd>>>importnumpyasnp>>>a=pd.DataFrame(np.array([[2,1990],[4,1991],[5,1992]]),\...index=[1,2,3],columns=['var','yr'])>&g