pandaspandas是数据分析的核心框架，集成了数据结构化和数据清洗以及数据分析的一些方法。pandas在numpy的基础上新增了3个数据结构，Series、DataFrame、Pannel5.分组聚合菜品(item)：萝卜，白菜，辣椒，冬瓜颜色(color)：白，青，红重量(weight)价格(price)要求以属性作为列索引，新

我有一个像这样的熊猫日期框架：FRUITSCOLOURS0applered1berryblack2applegreen3grapesgreen4appleblack5grapesred6tomatoblack7tomato

参见英文答案>pandas:recordswithliststoseparaterows                                    3个我有一个pandas数据框,如下所示：idposvaluesent1a/b/ctestest2est3212d/a

为什么相同的条件为True而对于Series而是False直接使用系列的相同元素？importpandasaspddf=pd.DataFrame({'date':pd.to_datetime('2013-11')},index=[0])print(df['date']=='2013-11')print('')print(df.loc[0,'date&#039

我有一个pythonpandasDataFrame问题.有两个包含记录的DataFrame,df1和df2.它们包含以下值：df1:pkidstartend00200520051120062006222007200733200820084420092009df2:pkidstartend032008

我有一个通过mysql调用创建的pandasdataFrame,它将数据作为对象类型返回.数据主要是数字,有一些’na’值.如何转换dataFrame的类型以使数值适当地键入(浮点数)并且’na’值表示为numpyNaN值？解决方法:在数据帧上使用replace方法：importnumpyasnpdf=DataFrame({'k1':['n

我可以用另一种方式解决但是,我有兴趣理解为什么尝试使用列表推导迭代pandasDataFrame不起作用.(这里是一个数据帧)deffunc(a,seed1,seed2):foriinrange(0,3):#Sumofsquares.Resultsinaseriescontaining'date'and'num'sorted1=((a-se

我正在尝试使用dtype参数使用pandas(0.8.1)读取csv文件并且出错.我的csv文件结构如下所示："USAF","WBAN","STATIONNAME","CTRY","FIPS","STATE","CALL","LAT","LON","ELEV(.1M)","BEGIN&quo

我想使用熊猫数据框来跟踪我将在交易日下载的一些市场数据.假设我想记录AAPL和GOOG的价格.我首先创建一个数据帧：prices=DataFrame(columns=['AAPL','GOOG'])假设第一个数据点在时间t1进入,AAPL的价格为555.0.然后在几秒钟之后的t2,售价为430.0.其中一个当然不能做：pri

一。数组要比列表效率高很多numpy高效的处理数据，提供数组的支持，python默认没有数组。pandas、scipy、matplotlib都依赖numpy。pandas主要用于数据挖掘，探索，分析maiplotlib用于作图，可视化scipy进行数值计算，如：积分，傅里叶变换，微积分statsmodels用于统计分析Ge

DataFrame.where(cond,other=nan,inplace=False,axis=None,level=None,errors='raise',try_cast=False,raise_on_error=None)ReplacevalueswheretheconditionisFalse.替换数据集中不满足条件的值，默认替换为NaN，且不保存到数据集中。输出的第一列是索引值。 变量a

假设我有一个DataFrame,其中包含有关山上不同海拔高度温度的数据,每个数据每天同时采样一次.每个探针的高度是固定的(即它们每天保持不变)并且是已知的.每行代表一个不同的时间戳,我有一个单独的列来记录每个探针观察到的温度.我还有一个列(targ_alt),其中包含每行的“感兴趣的高度

我试图从使用pyinstaller2.0使用Pandas的Python脚本创建一个可执行文件.我有一个非常简单的测试脚本(‘hello.py’)：importpandasaspddf=pd.DataFrame([1,2,3])printdf.mean()Pyinstaller似乎运行良好,除了一些警告：PSC:\Users\<user>\Dropbox\pyinstaller-2.0>

我有一些数据管道代码,它根据名称将转换/清理逻辑应用于Pandas数据帧的列.现在我正在使用df.iteritems()迭代列,根据thisguide优化Pandas应用函数优于粗循环但是“运行大多数标准函数的效率最低的方法”.我想通过利用Pandas对这些操作进行矢量化的能力或其他一些并行方法来提高

本文章是建议入门者直接上手操作，在操作中再去想为什么，是什么?--理论知识暂时不写了，可自行百度，跟着代码来入门，简单粗暴。importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimportSeries,DataFrame#数据结构：Series和DataFrame#Series是一个定长的字典序列定长：相当于两个nd

参见英文答案>Howareiloc,ixandlocdifferent?                                    4个所以.loc和.iloc不是你的典型功能.它们以某种方式使用[和]来包围参数,使其与正常的数组索引相当.但是,我从来没有在另一个库中看到过这种情况(我

期望：我希望,当我对给定的数据帧进行分区时,行将大致均匀地分布到每个分区中.我希望,当我将数据帧写入csv时,得到的ncsvs(在本例中为10)将同样具有大致相等的长度.现实：当我运行下面的代码时,我发现行而不是偶数分布的行,所有行都在export_results-0.csv中,其余9个csv为空.问题：是

我生成了两个(数百个)df,然后连接起来,然后我想按顺序排列具有相同列D名称的行：In[120]:df_list[0]Out[120]:ABCD00.5646780.5983550.606693MA083510.0662910.0635870.662292MA083520.0000000.0000000.010758MA083

PandasTimedeltaIndex有一个属性天数,可以用于其他正常dtypes(float64等)的操作：importpandasaspdfrompandas.tseriesimportoffsetsidx1=pd.date_range('2017-01',periods=10)idx2=idx1+offsets.MonthEnd(1)tds=idx2-idx1print(tds.days-2)Int64Index(

我正在和熊猫一起工作,想要创建一个长达一个月的自定义日期范围,周日从周日晚上6点开始,到周五下午4点结束.每天有22个小时,所以例如周日下午6点到周一下午4点,周一下午6点到周二下午4点等.我试过day_range=pd.date_range(datetime(2016,9,12,18),datetime.now(),freq=’H’)但

在几个月的时间里,我有一个跨应用程序的数十个用户进行文本字段交互的数据集.我正在尝试计算熊猫击键之间的平均时间.数据看起来像这样：timestampbefore_textafter_text1453481138188NULLa1453481138600

我正在使用熊猫绘制一些数据.如果我绘制这个：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdf=pd.DataFrame({'a':[100,200,150,175],'b':[430,30,20,10]})fig,ax1=plt.subplots(figsize=(15,10))df['b'].plot(ki

尝试在数据框架中建立新客户与现有客户,“现有”意味着它们在订单当天之前90天内存在于数据框中.试图找到最好的熊猫方式来做到这一点–目前我正在掩盖根据日期然后看系列：fromdatetimeimportdatetime,timedeltadefis_existing(row):mask=(df_only_90_days['plac

目前,如果列恰好只有空值,则抛出异常并显示错误：Invalid:Unabletoinfertypeofobjectarray,wereallnull可以指定列的类型,而不是推断类型吗？版本：feather-format==0.3.1pandas==0.19.1示例代码：feather.write_dataframe(pandas.DataFrame([None]*5),'mpest.

pandasDataFrame具有固定整数数据类型的限制(int64).NumPy数组没有这个限制;例如,我们可以使用np.int8(我们也有不同的浮点大小可用).(限制不再存在.)如果我们首先将DataFrame转换为数据类型减小的原始NumPy数组(例如从np.float64到np.float16),那么scikit-learn性能通常会改善

参见英文答案>Mergeandupdatedataframesbasedonasubsetoftheircolumns                                    3个例如,我有两个数据帧DF1：01230NameUnitAttribute

我创建了几个DataFrames,并希望将它们添加到我发送的电子邮件正文中.我是否需要将每个DataFrame转换为html然后将html转换为表格？这是我遇到问题的最后一步.我的代码在下面,目前它发送数据帧的html格式(不是一个很好的表).importwin32com.clientaswin32outlook=win32.Dispat

我试图将不同货币的价值转换为“美元”货币.我尝试过easymoney和CurrencyConvertor包,但那些似乎不适用于dataframepython.如果我使用iloc逐行进行转换似乎有效,但这需要花费大量时间.fromeasymoney.moneyimportEasyPeasyep=EasyPeasy()ep.currency_converter(df_train[

我通过导入csv文件创建了一个数据帧.并将date列转换为datetime并将其作为索引.但是,在对索引进行排序时,它不会产生我想要的结果print(df.head())df['Date']=pd.to_datetime(df['Date'])df.index=df['Date']deldf['Date']df.sort_index()print(df.head())这是结果：

我正在尝试生成一个用于广播到数据帧的掩码：一个布尔序列,指示给定行是否在两个值之间.这对于单个逻辑语句很容易做到,比如数据帧中的最后五个元素：importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.rand(10,1))mask=(df.index.values>4)df.loc[mask,'colu