因此,我在不同时间对数据集进行了多次采样.对于每个采样,我想绘制一个散射矩阵,每个散射矩阵应该将采样时间作为标题.问题是pandas.tools.plotting.scatter_matrix没有参数“title”当我在绘制图形之前尝试打印()标题时,它会在绘制图形之前打印所有标题.forqidinqids:

我有两个数据帧A,B,NxM形状.我想将两者相乘,使A的每个元素与B的相应元素相乘.e.g:A,B=inputdataframesC=finaldataframeIwantC[i][j]=A[i][j]*B[i][j]fori=1..Nandj=1..M我搜索但无法得到完全解决方案.解决方法:我想你可以用：C=A*B下一个解决方案是mul

我正在尝试为DataFrame的子类编写一个包装器方法classSubDataFrame(DataFrame):...a=SubDataFrame()b=a.loc[row,column]在最后一行中,我想在处理超类中的loc之前或之后,在SubDataFrame类中单独处理元数据.我不知道如何实现这种表示法,因为如果我只是定义defl

Pandas中多索引的新手.我的数据看起来像这样DateTimevalue2014-01-1412:00:04.42412:01:12.34212:01:19.341...12:05:49.232014-05-12...1:02:42.23....现在,我想访问

我正在研究pandas数据帧.我的应用程序的目标是对csv文件执行某些分析,一旦完成,将此csv文件插入到oracle数据库中.要插入到oracle数据库中,我使用了pandas库的to_sql命令.但要插入300,000行,我的代码大约需要2小时10分钟.但是,当我使用MySQL数据库进行相同的分析和相同大小的输入

注意：请原谅我非常低技能的英语,随时修改问题的标题,或者下面的文字更容易理解我的代码中有这一行：moto=pd.read_csv('reporte.csv')它发送一个DtypeWarning：Columns(2,3,4,5,6,7,8,9,10,12,13)有混合类型.警告,所以我把它改成了moto=pd.read_csv('reporte.csv',dtype={'T

我一直在：UnicodeEncodeError:'ascii'codeccan'tencodecharactersinposition265-266:ordinalnotinrange(128)当我尝试：df.to_html("mypage.html")这是一个如何重现问题的示例：df=pd.DataFrame({"a":[u'RueduGu\xc3\xa9,7812

我正在尝试在groupby之后得到具有第二高值的行的索引但是我得不到正确的结果df=pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'],'Mt':['s1','s1','s2','s2','s2',

我正在尝试读取一个文件,它连续使用两个冒号(：:)来分隔字段,并使用管道来分隔记录.所以,datafiletest.txt可能如下所示：testcol1::testcol2|testdata1::testdata2我的代码如下：pd.read_table('test.txt',sep='::',lineterminator='|')这会产生以下警告：C:\Users\jordan\Ap

示例一：注意给定PandasDataFramedf的索引顺序：>>>dfABfirstsecondzzzz24a15aaaz63a78在给定的dfDataFrame对象上使用堆栈和unstack方法之后,索引将按字典顺序(按字母顺序)自动排序,以

我有一个包含大量文件夹的目录,我想分别从每个文件夹中的所有文件创建一个笛卡尔列表.所以每个文件夹都会有自己的笛卡尔列表.我可以为这样的一个文件夹执行此操作：importpandasaspdimportos,glob,itertoolspath=(r'C:\pathway')allfiles=glob.glob(path+"/*.csv"

我有一个DataFrame,结果如下：我想将那些坐标列从WGS84转换为Lon&Lat并最后在我的数据框中添加这些新列：对于转换,我使用以下代码,但我认为应该有一个更好的方法,不将坐标列转换为列表并创建一个新的DataFrame.importpyprojasppfrommpl_toolkits.basemapimportBasemapim

有谁知道为什么pandas对象copy()方法似乎比重建对象慢得多？有没有理由在标准构造函数上使用copy()方法？这是一个快速的结果：In[42]:importpandasaspdIn[43]:df=pd.DataFrame(np.random.rand(300000).reshape(100000,3),columns=list('ABC'))In[44]:%timeitpd.Data

我试图从数据帧绘制几个系列的直方图.系列具有不同的最大值：df[['age_sent','last_seen','forum_reply','forum_cnt','forum_exp','forum_quest']].max()收益：age_sent1516.564016last_seen986.790035forum_

我有一个人的数据框架.此DataFrame中的一列是place_id.我还有一个地方的DataFrame,其中一列是place_id,另一列是天气.对于每个人,我都在努力寻找相应的天气.重要的是,许多人拥有相同的place_ids.目前,我的设置如下：defplace_id_to_weather(pid):returnplace_df[place_df['

我在pandas数据帧中有时间序列数据,索引作为测量开始时的时间,列以固定采样率记录的值列表(连续索引的差异/列表中元素的数量)这是它的样子：TimeAB.......Z0[1,2,3,4][1,2,3,4]2[5,6,7,8][5,6

我已经定义了以下类方法来从pandas.DataFrame定义我的对象而不是像这样的列表：classContainer(object):@classmethoddeffrom_df(cls,df):rows=[ifor_,iindf.iterrows()]returncls(rows)和pylint在返回线上抱怨E1120’代码味道’：Nova

我是Python的新手.我正在尝试使用sklearn.cluster.这是我的代码：fromsklearn.clusterimportMiniBatchKMeanskmeans=MiniBatchKMeans(n_clusters=2)kmeans.fit(df)但是我收到以下错误：50andnotnp.isfinite(X).all()):51raiseValueEr

我在iPythonDataFrame中有这样的数据DateXYZ02015-11-3020:23:05.556281.764900-43.8950608.71466612015-11-3020:23:05.757192.519990-44.6364361.72055222015-11-3020:23:05.958149

我试图解决这个问题超过一天.我有这种类型的清单：TempList[:5][(datetime.datetime(2015,11,25,7,29,28,337000),),(datetime.datetime(2015,9,8,7,44,55,53000),),(datetime.datetime(2015,9,10,5,44,51,867000),),(datetime.datetime(2015,9,10,1,42,

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中

这个问题可能很基本,但我完全被困在这里,所以我将不胜感激任何帮助：有没有办法通过选择特定的行号从excel文件中提取数据进行分析？例如,如果我有一个包含30行的excel文件,并且我想要将行5102127的值相加？我只是学会了如何使用iloc函数选择相邻的范围,如下所示：importpandasasp

我有一个名为aus的数据框,如下所示：+--------------+-------------+||linkclicks|+--------------+-------------+|created_time|||2015-07-20|8600||2015-07-21|11567||2015-07-22|1809||2015-07

我有来自pythonforFinance的以下代码.但来自numpy的round函数导致了一个错误,如“returnround(decimals,out)TypeError：round()最多需要2个参数(给定3个)“有谁知道我做错了什么？importnumpyasnpimportpandasaspdimportpandas.io.dataaswebsp500=web.DataReade

我确信必须有一个非常简单的解决方案来解决这个问题,但是我没有找到它(并浏览了之前提出的问题,我没有找到我想要或者不理解的答案).我有一个类似于此的数据框(只是更大,有更多的行和列)：xval1val2val300.010.0NaNNaN10.510.5NaNNaN

为什么Pandas的DataFrame.apply方法在DataFrame为空时调用正在应用的函数？例如：>>>importpandasaspd>>>df=pd.DataFrame({"foo":[]})>>>dfEmptyDataFrameColumns:[foo]Index:[]>>>x=[]>>>df.apply(x.append,axi

我有一个数据帧df=pd.DataFrame({'x':[1,1,3,7,8,8,9],'y':[1,0,1,1,1,0,1]})dfxy011110231371481580691我想将其划分为[(1,3),(3,5),(5,7),(7,9),(9,11)](左行包含,右行除外).对于每个组,我想获得进入bin的行数,以及每组中1的部

我有一个带有ID的数据框和与每个ID相关的大量测试结果.我想要做的是创建第二个数据框,它总结了特定测试的平均分数和标准偏差,然后我可以在图表上绘制.下面是我到目前为止的代码.它返回错误“ValueError：长度不匹配：预期轴有1个元素,新值有2个元素”.有人可以帮忙吗？df2=df1

我试图在python中重现R的createDataPartition函数的行为.我有一个用于机器学习的数据集,带有布尔目标变量.我想将我的数据集拆分为训练集(60％)和测试集(40％).如果我完全随机,我的目标变量将不会在两组之间正确分配.我用R实现它：inTrain<-createDataPartition(y=data$repeater,p

给出以下数据帧df：appplatformuuidminutes010a696ccf9-22cb-428b-adee-95c9a97a4581671208e17a2eb-f0ee-49ae-b8c2-c9f9926aa56d122140AD6CD1-4A7B-48DD-8815