我正在使用带有dask的python2.7我有一个数据框,其中包含我创建的一列元组,如下所示：table[col]=table.apply(lambdax:(x[col1],x[col2]),axis=1,meta=pd.Dataframe)我想将此元组列重新转换为两个单独的列在熊猫我会这样做：table[[col1,col2]]=table[col].apply

大熊猫的新手,我已经想要并行化一个行方式的应用操作.到目前为止,我发现了Parallelizeapplyafterpandasgroupby但是,这似乎只适用于分组数据帧.我的用例是不同的：我有一个假期列表,我目前的行/日期想要找到这一天到下一个假期之前和之后的无天数.这是我通过申请调用的功能：de

我的Orignal数据框如下：DateC0a1b2c3d这是股票数据.0,1,2,3是次,C：关闭是浮点数.我需要能够将EMA(指数移动平均线)的列添加到通过从当前C列计算得到的orignal数据帧和之前的新专栏(‘EMA’).CalculationexampleonExcel铬：http://investexc

当选择列值column_name等于标量some​​_value的行时,我们使用==：df.loc[df['column_name']==some_value]或者使用.query()df.query('column_name==some_value')在一个具体的例子中：importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({'Col1':'wh

我正在尝试将数据集加载到pandas中并且似乎无法通过步骤1.我是新的所以请原谅如果这很明显,我已经搜索了以前的主题而没有找到答案.数据主要是中文字符,这可能是问题所在..csv非常大,可以在这里找到：http://weiboscope.jmsc.hku.hk/datazip/我正在尝试第1周.在下面的代码中,我确

columns=['a',"b","cin",'cout','din','dout']rows=[[1,1,3,4,2,3],[2,3,3,1,8,4],[3,1,3,1,2,1]]dff1=pd.DataFrame(rows,columns=columns)结果如何将输出设为6行,其中Cin,Cout和din,dout被视为带有

我想测量pandasDataFrame中文本之间的jaccard相似度.更确切地说,我有一些实体组,并且在一段时间内每个实体都有一些文本.我想分析每个实体的文本相似度(这里是Jaccard相似度)随时间的变化.一个简单的例子来说明我的观点：importpandasaspdentries=[{'Entity_Id':'Fi

我想键入检查PandasDataFrames,即我想指定DataFrame必须具有哪些列标签以及它们中存储的数据类型(dtype)类型.粗略的实现(受此question的启发)将如下工作：fromcollectionsimportnamedtupleCol=namedtuple('Col','label,type')defdataframe_check(*specification):

selectdf.id,count(distinctairports)asnumfromdfgroupbydf.idhavingcount(distinctairports)>3我试图在Python熊猫中做相同的上述操作.我尝试过滤器,nunique,agg的不同组合,没有任何工作.有什么建议？例如：DFdfidairport1lax1ohare2

我有一个.csv文件,其中一列名为Trigger,另外两列名为void1和void2.数据如下所示：Trigger;void1;voidgood;notgood;nottogood;我想使用这些数据来创建一个如下所示的字典：dictionary={"good":["notgood","nottogood"]}我使用以下代码开始：df=pd.read_csv('dictio

我有一个csv文件,看起来像这样：-0.08150654489363679,0.3262445628643036,-0.1983973830938339,0.04597456371557881我正在读这样的文件：importpandasaspddf=pd.read_csv(r'F:\Sheyenne\Statistics\IDL_stats\Basic_Stats\NDII\NDII_1984137_A_Annex.csv')print

我有一个由以下列组成的DataFrametd：In[111]:td.head(5)Out[111]:DateTimePrice02015-09-2100:01:264303.0012015-09-2100:01:334303.0022015-09-2100:02:214303.5032015-09-2100:02:214303.5042015-09-2100:02:31430

这是我的问题.我有一个DataFrame如下：df:2013-10-2412013-10-2522013-11-2732013-11-2842013-12-0152013-12-026我想要的是像这样的DataFrame：rolling_mean(df,window=’1M’)：2013-101.52013-113.52013-12

有两个Dataframe.首先是这样的：printdf1iddatemonthis_buy0172015-01-162015-0111172015-01-262015-0112172015-01-272015-0113172015-02-112015-0214172015-03

我有一个如下所示的数据框：onetwothree121212XYXYXYXYXYXYa0.3-0

我正在使用大约200列的pandas数据帧.第31-73列看起来像这样：313233NaNNaNZXNaNZNaNNaNNaNNaNYZ我希望返回的是一个看起来像这样的新列：new_col[Z][X,Z][][Y,Z]我很亲密,但并不完全.这段代码：data['new_col']=data.ix[:,30:73].fillna(

我是pythonpandas的新手,并且一直试图使用pct_change()来获得回报率.我想通过feedcode获得每月变化率.这是我目前的代码：In[134]:df3=pd.read_csv(r'C:\Users\sector_set.csv')df3.set_index('Date',inplace=True)df3=pd.DataFrame(df3,columns=['Feed','Close

我想知道如何按字段对数据框进行分组,然后将组连接在一行中,优先考虑非空值.这是一个按ID分组的示例：解决方法:我想你可以在groupby和sum使用replace：printdf.replace('null','').groupby('id').sum().replace('','null')ABCid1ars2

我目前正在尝试使用pandas,JSON和Python3.4打印文本文件中的数据.当我在朋友的机器上运行Python2.7上的代码时,它运行正常,但不适用于Python3.4.这是我的代码：importjsonimportpandasaspdtweets_data_path='tweets.txt'tweets_data=[]tweets_file=open(tweet

你好,我有一个示例数据框如下.我无法通过转置获得所需的结果….x=('P','P','O','DNP','D')y=('O','O','D','DNP','DNP')z=('P','P','O','

我有一个带有多索引的数据框.我想在满足第一个索引的某些条件时更改第二个索引的值.我在这里发现了一个类似(但不同)的问题：ReplaceavalueinMultiIndex(pandas)这没有回答我的观点,因为那是关于改变单行,并且解决方案也传递了第一个索引的值(不需要更改).在我的情况下,我正在

我正在尝试使用pandas数据帧的值设置条形图的图例.我搜索并找不到解决方案,我使用了另一个来自SO的片段来注释条形码.生成的图表按照我的要求显示了系列中不同颜色的条形,甚至是条形图的值.例如,在Excel中,您可以使用将图例值显示为图例的图例.我想在这里获得这个功能.这是一个MWE

我正在使用scikitlearning的StandardScaler()并注意到在应用变换(xtrain)或fit_transform(xtrain)后,它也会改变我的xtrain数据帧.这应该发生吗？如何避免StandardScaler更改我的数据帧？(我尝试过使用copy=False)xtrain.describe()#everythingokherescalar=StandardSca

我在pandas中有一些数据,我试图保存为32位浮点数,但我总是得到64位浮点数.我最好的尝试是这样的：df['store']=pd.DataFrame(data).astype(float32)但它不起作用..任何想法？解决方法:使用numpy.float32：In[320]:importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame({

我有一个数据框,每行包含有关事件的信息以及事件是否成功.我想计算非成功事件之间的差值,我知道如何计算字段之间的差异,但不是在使用过滤器时.我的数据框架具有以下结构：TimestampStatus02012-01-01OK12012-01-02OK22012-01-03

我有一个凌乱的csv文件(只是扩展名为csv).但是当我用msexcel打开这个文件时;划分它看起来如下(虚拟样本)–我调查了这个文件,发现如下：>某些列有名称而其他列没有.>行的长度是可变的,但包含换行符以触发下一行开始.题：如何在pandas中读取此表,而所有现有列(标题)保留,空白列

我有一个数据框,其中包含appuser-agents列.我需要做的是从这个专栏中识别特定的应用程序.例如,NewWordsWithFriendsFree/2.3CFNetwork/672.1.15Darwin/14.0.0将被分类为WordsWithFriends.iPhone3,1;iPhoneOS7.1.2;com.fingerarts.sudoku2;143441-1,24willbeS

是否可以在pandas中选择特定行之前/之后的5行(如果它们与特定条件匹配)？例如,是否可以从第19行开始,然后选择b为True的前五行(从而选择16,16,10,7和4).我称之为“相对”位置.(这是否有更好的术语？我可以阅读有关此类查找的地方吗？)a|b=============0True1

我“发现”我可以使用Python对象创建一个pandas.Index,只要对象实现了,事情似乎就可以正常工作：__hash__,__eq__,__ne_,______.这样做会有性能影响吗？例如.我会像使用字符串或整数索引标签那样快速排序和选择工作吗？这种指数是否得到了很好的支持？是否有关于如何正确执行此

在我的数据框中,我将索引更改为日期字段df.index=df.TRX_DATE#transactiondateandtypeisclasspandas.core.series.Series'现在我想根据两个日期或任何日期差异来切割我的数据帧.但我得到错误.#currentdateistodaydatestartdate=currentdate-timedelta(