documentation建议：Youcanalsospecifytheaxisargumentto.loctointerpretthepassedslicersonasingleaxis.但是,我尝试沿列索引切片时出错.importpandasaspdimportnumpyasnpcols=[(yr,m)foryrin[2014,2015]formin[7,8,9,10]]df=pd.Da

我希望创建一个新列,以防某个字符串是另一列的子字符串.假设我有一个带有一列df[‘A’]的DataFrame：A0bbhAAchd1d10DKLBB2kjAAdbl53kBBd7ddl和一份清单：check=['AA','BB']现在我想创建列df[‘B’],如果在df[‘A

我有像这样的熊猫数据框架datehourlevel02015-10-2702.512015-10-2712.522015-10-2722.532015-10-2732.542015-10-2800.052015-10-2810.062015-10-2820.072015-10-2

我在pandas中有一个数据帧,我正在从csv读取.我的一个列的值包括NaN,浮点数和科学记数法,即5.3e-23我的麻烦是,当我在csv中读到时,pandas将这些数据视为对象dtype,而不是它应该是的float32.我猜是因为它认为科学记数条目是字符串.我尝试在读入之后使用df[‘speed’].astype(floa

我知道这可能是一个新手问题,所以请原谅我,但我没有找到一个似乎对我有帮助的答案.我从.csv文件导入数据,需要切出特定的部分.我已经这样做了,当我打印数据框时,我需要的所有值都存在.df=pd.read_csv('C:/Users/Owner/Desktop/df.csv')dfr=df[44:58]#rowsIneed

我试图从csv文件的不规则时间序列中获取每日平均值.csv文件中的数据从2013年9月20日13:00开始,一直持续到2014年1月14日10:57：TimeValues20/09/201313:005.13354020/09/201313:015.14499320/09/201313:025.15820820/09/2013

我想弄清楚如何在熊猫中做到这一点,到目前为止没有运气.我的数据框如下所示：ABCDtime2013-07-1914:54:031354.8592.201453.447746.562013-07-1914:56:021348.3044.60

我的CSV文件在标题行中有#：s='#onetwothree\n123'如果我使用pd.read_csv,#符号会进入第一个标题：importpandasaspdfromioimportStringIOpd.read_csv(StringIO(s),delim_whitespace=True)#onetwothree0123如果我设置参数comment=’

我有这些数据：1975,a,b1976,b,c1977,b,a1977,a,b1978,c,d1979,e,f1980,a,f我想要一个包含年份和项目的两列列表,如下所示：1975,a1975,b...我有这个代码：importpandas#Setcolumnnamescolnames=['Date','Item1','Item2']#readcsvaddingcolumnn

新手在这里–我的第一次尝试似乎没问题,但这是我第二次使用大熊猫.在Windows7上使用Pandas0.12.0时,我从SQL中读取了2个数据帧一个按预期使用groupby,所以我确定我的问题不是语法.但另一方面,type(reddf)返回pandas.core.frame.DataFrame,当我尝试reddf.groupby(‘anycolumn

我是Python新手并尝试修改我在这里找到的一对交易脚本：    https://github.com/quantopian/zipline/blob/master/zipline/examples/pairtrade.py原始脚本旨在仅使用价格.我想使用退货来适应我的模型和投资数量的价格,但我不知道它是怎么做的.我试过了：>在main中定义返回的数

是否可以使用python中的pandas.io.data.yahoo以小时或10分钟的分辨率而不是每天1点从yahoo(或google)财务中检索历史价格数据？如果不可能,是pandas模块或雅虎(谷歌)财务API的限制？解决方法:我不知道pandas.io.data.yahoo,但你可能需要这个：布隆伯格的Jsons：http://www.bloomberg.com/

我有一个数据矩阵29523行x503cols,其中3cols是索引(下面是例如子集).IDX1|IDX2|IDX3|1983Q4|X|Y|Z|1984Q1|X|Y|Z---------------------------------------------------------------------------A|A1|Q|10|A|F

我正在尝试将RandomForestRegressor安装到我的训练集中,rfr.fit(train_X,train_y)但继续收到以下警告：/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/IPython/kernel/main.py:1:DataConversionWarning:Acolumn-vectorywaspassedwhena1darraywasexpected.Pleasecha

我正在从bloomberg下载价格数据,并希望以最快和最少内存密集的方式构建DataFrame.假设我通过python向bloomberg提交数据请求,以获取从1-1-2000到1-1-2013的所有当前S&P500股票的价格数据.数据由股票代码返回,然后是日期和价值,一次一个.我目前的方法是为要存储的日期创建一个列表

我正在寻找一种方法将具有复杂层次结构的数据合并到pandasDataFrame中.这种层次结构是由数据中不同的相互依赖性引起的.例如.有些参数定义了数据是如何产生的,然后是时间相关的可观察量,空间相关的可观测量,以及依赖于时间和空间的可观测量.更明确一点：假设我有以下数据.#Para

目前我使用pandas将csv文件读入DataFrame,使用第一列作为索引.第一列是ISO8601格式,因此根据read_csv的文档,它应该被识别为日期时间：In[1]:importpandasaspdIn[2]:df=pd.read_csv('data.csv',index_col=0)In[3]:printdf.head()U

我有一个Pandas数据帧(attendance_records).它包含当地学校的出勤记录.每行有4列：1)缺席的学生姓名(姓名),2)学生的地址(地址),3)缺席的第一天(开始),以及4)缺席的最后一天(结束).例如,一行可以是：Bobby1011stStreet9/1/20149/3/2014这意味着Bobby每天都在9/1和9/3

我试图将数据帧的时间索引作为一个系列,但是当我调用方法to_series时,它似乎正在删除时区.以下是一个例子.这是一个错误还是我做错了什么？rows=50df=pd.DataFrame(np.random.randn(rows,2),columns=list('AB'),index=pd.date_range('1/1/2000',periods=rows,freq='1H',t

我对Python,pandasDataFrames和Seaborn都很陌生.当我试图更好地理解Seaborn时,特别是sns.lmplot,我发现两个由相同数据构成的数字之间存在差异,我认为它们应该看起来很相似,我想知道为什么会这样.数据：我的数据是一个pandasDataFrame,有454行和19列.与此问题相关的数据包括4列,如

我们如何按小时或精细粒度汇总时间序列？如果我有如下的时间序列,那么我希望按小时聚合值.大熊猫是否支持它,或者在python中有一种漂亮的方式吗？timestamp,value2012-04-30T22:25:31+00:00,12012-04-30T22:25:43+00:00,12012-04-30T22:29:04+00:00,22012-04-30T22:35:09+00:

删除文件中空列的最快方法是什么？下面给出了一个示例文件.我使用了python‘pandas’软件包,但它耗费了太多时间(大约10分钟后我没有得到答案,因此我不得不为许多文件执行此操作)来加载我的2GB文件.df=read_table(inFileName,sep="\t")df=df.dropna(axis=1,how='all')#rem

我正在尝试将yql中的幻想篮球数据导入到熊猫数据框架中,但我遇到了嵌套内容的问题.来自yql(results.rows)的数据看起来像这样(当我使用type(results.rows)时,我得到列表).{u'display_position':u'PF',u'editorial_player_key':u'nba.p.4175',u'editorial_team_abbr':u'U

我想连接两个pandasDataFrames而不复制数据.也就是说,我希望连接的DataFrame是两个原始DataFrame中数据的视图.我尝试使用concat(),但没有用.此代码块显示更改基础数据会影响连接的两个DataFrame,但不会影响连接的DataFrame：arr=np.random.randn(12).reshape(6,2)df=pd.Dat

我正在尝试将数据帧(df1)与另一个df2可能为空的数据帧(df2)合并.合并条件是df1.index=df2.z(df1永远不会为空),但是我收到以下错误.有没有办法让这个工作？In[31]:importpandasaspdIn[32]:df1=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[1,2,3]})df2=

从具有可变时间步长的模拟数据我有一个不规则的时间向量作为我的值的索引,它们存储在pandas.DataFrame中.让我们考虑一个简化的测试用例：importpandasaspdimportdatetimetime_vec=[datetime.time(0,0),datetime.time(0,0),datetime.time(0,5),datetime.time(0,7),datetim

我想在groupby期间将非连续的id视为不同的变量,这样我就可以返回stamp的第一个值,并将增量之和作为新的数据帧.这是示例输入和输出.importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame([np.array(['a','a','a','b','c','b','b','a',&#

我在Python3上使用Pandas和Numpy,具有以下版本：>Python3.5.1(通过Anaconda2.5.0)64位>熊猫0.19.1>Numpy1.11.2(这里可能不相关)以下是产生问题的最小代码：importpandasaspdimportnumpyasnpa=pd.DataFrame({'i':[1,1,1,1,1],'a':[1,2,5,6,100],'b&#03

下列：df=pd.DataFrame({"a":[11,11,22],"i":[1081.,1071.,22.],},)df=df.set_index("i")#df.index=df.set_index("i").astype(int)printdf.loc[[-99999999]]获取：ai

我想就python中数组减少数据的问题向你提供帮助,我是python的新手,但我有一些编程经验.问题包括以下内容：我有一个n个元素的数组S来自传感器的测量结果,并且旁边有四个其他数组,表示测量的年份,月份,日期和时间(y_lna,m_lna,d_lna和h_lna),我还有另外一个m个相等元素的数组T伴随着