我有一个简单的df.to_excel()用例,我正在努力.我想写一个现有XLSX工作簿的特定工作表选项卡(我们称之为“数据”),它可以通过其他选项卡上的公式和枢轴引用.我试图以两种方式修改ExcelWriter,但都会从openpyxl产生错误.>使用get_sheet_by_name读取现有工作表(此错误：“NotImplemen

我使用大尺寸(48K行,最多数十列)DataFrames.在他们操纵的某个时刻,我需要对列值进行成对减法,我想知道是否有更有效的方法来做到这一点而不是我正在做的那个(见下文).我目前的代码：#MatrixisthepandasDataFramecontainingallthedatacomparison_df=pandas.DataFrame

我想删除pandasdf中的所有行.具体来说,当ColA中X下方的行为空时.因此,如果ColA中X下面的行为空,我想删除所有这些行,直到值X下面有一个字符串importpandasaspdd=({'A':['X','','','X','Foo','','X','Fou','&#03

尝试使用今天的日期减去created_date列来填充列,但会收到以下错误：TypeError：不支持的操作数类型–：’str’和’str’importdatetimenow=datetime.date.today()today='{0:%m/%d/%Y}'.format(now).format(now)todaydata['Aging']=todaydata['Aging']=data['Aging

我注意到当某些Numpyfloat64值保存为Excel文件(通过PandasDataFrame)时,它们会被更改.首先我认为这与Excel中的一些不精确有关,但Excel似乎将浮点数编码为双精度,所以我对这个观察有点困惑.>>>importnumpyasnp>>>importpandasaspd#Createafloatingpointnumber

是否可以通过点表示法而不是括号表示法访问系列项目？s=pandas.Series(dict(a=4,b=4))prints['a']#worksprints.a#fails我们可以使用DataFrame：df=pandas.DataFrame([dict(a=4,b=4),dict(a=4,b=4)])printdf['a']#worksprintdf.a#works解决

我有2个pandas数据帧：df1是一个空数据帧：将pandas导入为pd导入numpy为npdf1=pd.DataFrame(columns=['Start','End','Duration'])df1Out[1]:EmptyDataFrameColumns:[Start,End,Duration]Index:[]df2包含：df2=pd.DataFrame(np.array([None]*3

pamdas选取列有以下三种方法：data['w']  #选择表格中的'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型data.w  #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型data[['w']]  #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame属性但对应的删除列只能采用del data['w']，采用del dat

我有一个数据框,我想计算扩展平均值超过一列(quiz_score),但需要按两个不同的列(userid和week)进行分组.数据如下所示：data={"userid":['1','1','1','1','1','1','1','1','2','2','2',

我有一个腌制的Dataframe,我用旧版本的pandas保存(0.19.2).尝试使用新版本的Pandas(0.20.3)读取它(pd.read_pickle())会引发错误：ModuleNotFoundError：没有名为’pandas.indexes’的模块有什么办法,我怎么能用新的pandas版本检索那个pickledataframe,而不必返回并在旧版本中保存不

这很简单,但我不明白为什么我不能合并两个数据帧.我有以下不同形状的dfs(一个比另一个更大更宽)：DF1Aid0microsoftinc11applecomputer.22GoogleInc.33IBM44amazon,Inc.

我正在使用api获取3个json数据,我想将这些数据添加到1个熊猫数据帧中这是我的代码我传递的书籍包含书籍ID为x,这3个id返回3个不同的json对象及所有书籍信息.forxinbooks:newDF=pd.DataFrame()bookinfo=requests.get(http://books.com/?x})books=bookinfo.json

我需要使用to_json方法将PandasDataFrame序列化为JSON.这是我如何做到这一点的一个例子：importpandasimportnumpyasnpdr=pandas.date_range('2016-01-01T12:30:00Z','2016-02-01T12:30:00Z')data=np.random.rand(len(dr),2)df=pandas.DataFrame(data,index=dr,

我想使用开始日期,结束日期和“粒度”重新采样日期时间索引数据帧说我有这个数据帧：value00:00,01/05/2017212:00,01/05/2017400:00,02/05/2017612:00,02/05/2017800:00,03/05/20171012:00,03/05/201712我想重新采样它从

我希望能够在一周中的每一天,每周和每月的几周内可视化我的数据点.我能够每年可视化我的数据.但是当我调整每月和每周的代码时,x轴仍然是每年.我有8年的医院记录.我的数据分为两列.第1列是我的“日期”列,从2010-03-10开始,到2017-12-31结束.第2列是我的值列.本专栏列出了我是否有

我正在尝试将Excel或CSV文件读入pandas数据帧.该文件仅读取前两列,前两列的顶行将是列名.问题是当我在Excel文件中将顶行的第一列清空时.IDs2/26/201023/31/201044/31/201025/31/20102然后,以下代码的最后一行失败：uploaded_file=request.F

我有两个pandas.Series对象,比如a和b,具有相同的索引,当执行差异时a–b我得到错误ValueError：具有多个元素的数组的真值是不明确的.使用a.any()或a.all()我不明白从哪里来.系列a是作为DataFrame的一个片段获得的,其索引是MultiIndex,当我进行重命名时a.name=0该操作工作

这个问题是这个问题Pandas:splitlistincolumnintomultiplerows的扩展,现在这次我想要合并更多的DataFrame.我无法使用超过2个dfs.我有这个DataFrame：IndexJobpositionsJobtypesLocations0[5][6][3,4,5]1

我有这张桌子：idstartendstg0ZZ0255.01ZZ10657.02ZZ30502.03ZZ50603.04BB025.65BB586.66BB81318.0如果范围[start,end]中存在重叠并创建新范围和s

这是我用于此计算的数据的.head()：到目前为止我已经完成了这个：group=user_message.groupby('user_id')agg=group.aggregate({'content_count':np.sum})agg这给了我输出的结果：现在我想返回content_count大于500的user_id.我想我可以修改这一行：agg=group.aggregate({

我有一个类似的数据框(日期格式为：dd/mm/yyyy)：Param1Param2datevalue1ab30/10/200752ab31/10/200783ab01/11/200794ab01/12/200735ab

以下代码抛出“超出界限的纳秒时间戳：1452-04-1500:00:00“错误.如果我将日期字符串替换为某些最近的日期,例如2017-01-01,则相同的代码可以正常工作.df=pd.DataFrame({'Date':np.arange('1452-04-15','1519-05-02',dtype='datetime64[D]')})此示例代码用于提供重现错误的简

我有一个像这样的Pandas数据帧：idlatlonjhg2.73.5ytr3.13.5...我还有一个带有一些多边形的Geopandas数据帧多边形.现在,我想只绘制一些多边形内的df点.所以我应该能够做像poly.intersects(p)这样的事情,其中​​p是一个ShapelyPoint.但我做错了;fromsha

我有两个不同的数据集和一个公共索引,我想将第一个数据表示为条形图,第二个数据表示为同一图表中的线图.我目前的方法类似于以下方法.ax=pt.a.plot(alpha=.75,kind='bar')ax2=ax.twinx()ax2.plot(ax.get_xticks(),pt.b.values,alpha=.75,color='r')结果与此

我的熊猫数据帧：dframe=pd.DataFrame({"A":list("abcde"),"B":list("aabbc"),"C":[1,2,3,4,5]},index=[10,11,12,13,14])ABC10aa111ba212cb313db414ec5我想要的输

importpandasaspdq="""select*fromtblwheremetric=%(my_metric)s;"""params={'my_metric':'sales'}pd.read_sql(q,mysql_conn,params=params)我使用pandasread_sql函数安全地将

我从0.13.1移动到pandas版本0.17,我在切片时遇到了一些新的错误.>>>dfdateintdata02014-01-010012014-01-021-122014-01-032-232014-01-043-342014-01-054-452014-01-065-5>>>df.set_ind

在针对类似问题搜索几个论坛之后,似乎有一种快速迭代条件语句的方法是在Pandas上使用Numpy的np.where()函数.我在执行以下任务时遇到问题：我有一个看起来像几行的数据集：PatientIDDate1Date2ICD123412/14/1012/12/10313.2,414.2,228.13213

我有一个数据框,其中包含不同产品的每周销售额(a,b,c).如果某一周(例如第4周)的销售额为零,则该周没有记录：In[1]df=pd.DataFrame({'product':list('aaaabbbbcccc'),'week':[1,2,3,5,1,2,3,5,1,2,3,4],'sales':np.power(2,r

我正在尝试选择以某个字符串开头的所有列,然后使用新值填充所有空值.我现在正在做的只是将所有列标题转换为列表.lifestyle_var=[colforcolinlist(df)ifcol.startswith('lifestyle')]df[lifestyle_var].fillna(1,inplace=True)解决方法:我同时遇到了同样的问题：https