我正在尝试将我的数据框架从一种长格式,其中我有一个带有分类变量的列,变成一种宽格式,其中每个类别都有自己的价格列.目前,我的数据如下所示：date-timedatevendorpayment_typeprice03-10-1510:00:0003-10-15A115003

我正在尝试使用scikit-learnDecisionTree和PandasDataframe对文本进行分类：首先,我构建了一个如下所示的数据框：cat1cat2corpustitle001TestTestTesterstertitel110

merge()函数主要参数 注：(一定要看下面的图！)merge()的默认参数： 我这里就解释两个参数一个是on：他就相当于sql表中的外键另一个是how：他就相当于两个表是左外连接、右外连接、内连接、全连接送大家一个图秒懂 

这可能是一个两部分问题,但我正在寻找对其二级索引标识的记录子集进行重新缩放(或执行任何操作)的最佳方法.例如–说我有以下数据框：>>>df=pd.DataFrame(data=[[1,2,3],[.4,.5,.6],[7,8,9],[.10,.11,.12]],index=pd.MultiIndex.from_tuples([(1,'a'),(1,'b'),(2,'a'),(2,'

我正在尝试根据来自其他几个值的值创建一个有条件的新变量.我在这里写,因为我已经尝试将它写为R中的嵌套ifelse()语句,但它有太多嵌套的ifelse,所以它抛出了一个错误,我认为应该有一种更简单的方法来解决这个问题在Python中.我有一个数据框(称为df)看起来大致像这样(虽然实际上它

我试图将一个数据帧从键,值的行转换为一个表,其中键作为列,值作为单元格.例如：使用键输入数据帧,值：>>>df=pd.DataFrame([['TIME','VAL1','VAL2','VAL3','TIME','VAL1','VAL2','VAL3'],

我尝试在plot命令中使用label=None,在这种情况下,matplotlib选择数据的键作为标签.我发现这种行为不直观,并且当我明确地设置它时,期望完全控制标签.如何禁用涉及pandas数据帧数据的图的标签？这是一个小例子,它显示了行为：importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd

Python的内容不适用于整个列：>dfTrain['name'][22]'McGowan,Miss.Anna"Annie"'>"\""indfTrain['name'][22]True>"\""indfTrain['name']False如何检查字符串列表中是否存在字符？解决

我有一个带有multiindex的数据框valuesobservationstimex1x2x3x4...x1x2x3x4...t1v1_1nanv3_1v4_1...o1_1nano3_1o4_1...t2v1_2v2_2nan

我的输入数据框(缩写)如下所示：>>>importnumpyasnp>>>importpandasaspd>>>df_in=pd.DataFrame([[1,2,'a',3,4],[6,7,'b',8,9]],...columns=(['c1','c2','col&#

我试图获取不同列的字符串长度.看起来很简单：df['a'].str.len()但我需要将它应用于多个列.然后获得最低限度.就像是：df[['a','b','c']].str.len().min我知道上面的内容不起作用,但希望你能得到这个想法.列a,b,c都包含名称,我想检索最短的名称.此外,由于数据量巨大,我正在避

我有以下数据帧df：timestampobjectIdresult02015-11-2409:00:00Stress312015-11-2409:00:00Productivity022015-11-2409:00:00Abilities432015-11-2409:00:00Challenge042015-11-2410:

我有一个像这样的pandasPanel：importpandasaspdimportnumpyasnpP=pd.Panel(np.arange(90).reshape(5,6,3))我想沿着主轴创建一个生成器,类似于pd.DataFrame.iterrows,这样在每次调用时,next返回一个包含当前主轴索引和形状的pd.DataFrame的元组(P.shape[0],P.shape

所以我有一个看起来像这样的excel文件NameRsl2max_amplituderef_amplitudeR_0.3_s_0.5_l2_0.10.30.50.11.451314451.45131445R_0.3_s_0.5_l2_0.60.30.50.63.521457433.52145743...R_1.1_s_2.0_l2_1.61.12.01.65.074151

我有以下几行df=pandas.read_sql_query(sql=sql_script,con=conn,coerce_float=False)使用sql脚本从Postgres中提取数据.Pandas一直设置一些列为float64类型.他们应该只是int.这些列包含一些空值.有没有办法在不让Pandas将它们设置为float64的情况下提取数据？谢谢！解决

我的DataFrame对象看起来像amountdate2014-01-0612014-01-0712014-01-0842014-01-0912014-01-141我想要一种沿着x轴的时间散点图,以及y上的数量,用数据线来引导观察者的眼睛.如果我使用panadasplotdf.plot(style=“o”)那就不太对了,因为线

我正在尝试合并两个不同长度的数据帧(称为df1和df2),这两个数据帧都按其日期索引.dfs(df1)的较长时间内所有日期都列在两者中较短的一个(df2).我试图使用以下命令组合它们：merged=df2.merge(df1,on=’Date’),但是我得到以下错误,当我尝试这样做时我不明白.------------------

假设我生成一个多索引数据框,如下所示：arrays=[np.array(['bar','bar','baz','baz','foo','foo','qux','qux']),np.array(['one','two','one',&#039

我试图“清理”一些数据.我的价值是负面的,但他们不能.我想将所有负值替换为相应的正值.A|B|C-1.9|-0.2|'Hello'1.2|0.3|'World'我希望这成为A|B|C1.9|0.2|'Hello'1.2|0.3|'World'截至目前,我刚刚开始编写替换语句d

如何将numpy数组转换为pandas数据帧？例如：test=np.array([[1,2],[2,3]])test2=np.array([[2,4],[2,5]])对此：pd.DataFrame({'test':[[1,2],[2,3]],'test2':[[2,4],[2,5]]})testtest20[1,2][2,4]1[2,3][2,5]解决方法:虽然

我有一个很大的功能,输出是一个数据帧和2个图表.像这样的东西：summary=pd.concat([mean,std],axis=1)chart1=sns.tsplot(sample['x'].cumsum())chart2=sns.tsplot(summary['mean'])result=[summary,chart1,chart2]returnresult一切都很好,除了,我只得到一个带

如果在生成带有一些布尔列的Pandas数据帧之后,我会获得适当的列数据类型.>>>individuals=pandas.DataFrame([[True,1],[False,1]],...columns=["female","fitness"])...>>>print(individuals["female"])0True1FalseName:fema

在填充NaN时遇到一些麻烦.我想获取一个带有几个NaN的数据帧列,并使用基于另一列的值从“查找表”派生的值填充它们.    (您可能会从泰坦尼克号数据集中识别出我的数据)……PclassAge01331324212332NaN41

假设我的数据是每日计数,并将DateTimeIndex列作为其索引.有没有办法获得过去n个工作日的平均值？例如,如果日期是8月15日星期日,我想得到统计数字(星期日8月8日,星期日8月1日,……).我昨天开始使用大熊猫,所以这就是我的强奸.#dfisadataframewithanDateTimeIndex#brutef

我想用pandasdataframe,列名称–ProductTitle和populatet来表示数据.例如：产品名称奇迹：电影收藏奇迹Diney电影等……importrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportcsvimportpandasaspdr=requests.get("http://www.walmart.com/search/?query=marvel&c

我终于想出了如何使用DataFrame中的_metadata,一切正常,除了我无法坚持它,如hdf5或json.我知道它有效,因为我复制框架和_metadata属性复制“非_metadata”属性不.例df=pandas.DataFrame#makeupaframetoyourlikingpandas.DataFrame._metadata=["testmeta"]df.testme

我有一个大型数据帧.我想在数据帧中对三列进行分组,然后将函数应用于每个组.但是,我也对一些不在数据帧中的组和键感兴趣.如何将这些添加到groupby对象,所以我可以在所有组上统一使用groupby.apply()？解决方法:我想我可能会在事后重新索引：In[11]:df=pd.DataFrame([[1,2,3],

我的目标是找出列中可能存在的某些关键字组合是否填充了文本字符串(新闻文章的标题).然后我想在条形图中绘制频率.我使用pandas数据框完成了以下操作：pvv_news=df[df['desc'].str.contains("pvv",case=True)]pvv_month=win.groupby(win.index.month).size()pvv_month.inde

Python的Pandas对矩阵的行进行求和：若使用df.apply(sum)方法的话，只能对矩阵的列进行求和，要对矩阵的行求和，可以先将矩阵转置，然后应用 df.apply(sum) 即可。data_file='..\\data\\result_0621_onlyClusters.csv'df=pd.read_csv(data_file)#print(df)#对行进行求和#先

所以现在,如果我多个列表,即x=[1,2,3]*2我得到x为[1,2,3,1,2,3]但这对Pandas不起作用.因此,如果我想要复制PANDASDF,我必须将列作为列表和多个：col_x_duplicates=list(df['col_x'])*Nnew_df=DataFrame(col_x_duplicates,columns=['col_x'])然后对原始数据进行连接